1.掩膜操作 掩膜操作实现图像对比度调整红色是中心像素,从上到下,从左到右对每个像素做同样的处理操作,得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象 1.1 获取图像像素指针 CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。 获得当前行指...
步骤3: 创建掩膜并填充 在这一步中,我们将创建一个与输入图像大小相同的掩膜,然后我们可以指定掩膜的填充区域。代码如下: mask=np.zeros(image.shape[:2],dtype=np.uint8)# 创建与原图相同大小的黑色掩膜# 定义填充区域,例如以十字为中心的区域center=(image.shape[1]//2,image.shape[0]//2)# 计算图像中...
1、OpenCV中的mask掩膜原理 OpenCV中的mask掩膜原理: 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0。 当mask掩膜中的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask中的值为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变。 以dst=cv2.bitwise_and(src1, src2, mask) 为例,先进行src1和src2的 "与" ...
在小强学Python+OpenCV之-1.4.2裁剪一节,我们使用的是numpy数组切片功能实现图片区域的裁剪。 那么,如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时,应该怎么办呢? 答案是,使用掩膜(masking)。 但是这一节我们先看一下掩膜的基础。图像的位运算。 代码 编写python脚本masking.py如下: # 导入库 import numpy as np import...
img1 = cv2.imread('lena.jpg')img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png') #把logo放在左上角,所以我们只关心这一块区域rows, cols = img2.shape[:2]roi = img1[:rows, :cols] # 创建掩膜img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255...
[h_min, s_min, v_min]) # 使用滑动条上的滑块设置图像中最大的h,s,v的值 upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) # 把图像中介于lower和upper之间的值设置为掩模 mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) cv2.imshow("img", img) # 显示原图像 cv2.imshow("mask", mask) # 显示...
掩膜(mask):用一幅二值化图片对另外一幅图片进行局部遮挡,如下图: 实际上就是把原图中要放logo的区域抠出来,在把logo放进去就行了。 img1 = cv2.imread('lena.jpg') img2= cv2.imread('opencv-logo-white.png')#把logo放在左上角,所以我们只关心这一块区域rows, cols = img2.shape[:2] ...
6. OpenCV 常用绘图函数 7. OpenCV 界面事件操作之鼠标与滑动条 8. 图像像素、通道分离与合并 9. 图像逻辑运算 10. 图像 ROI 与 mask 掩膜 11. 图像几何变换 12. 图像滤波 13. 图像固定阈值与自适应阈值 14. 图像膨胀腐蚀 15. 边缘检测 16. 霍夫变换 ...
补充:图像掩膜 在有些图像处理的函数中有的参数里面会有mask参数,即此函数支持掩膜操作,首先何为掩膜以及有什么用,如下: 数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程,在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),作用:在硅片上选定的区域中对一个不透...