在OpenCV中,mask是一个二值图像,其中白色像素表示我们想要保留的区域,黑色像素表示我们想要屏蔽的区域。我们可以使用任何方法来创建mask,例如使用阈值或边缘检测。在这里,我们将使用阈值来创建一个简单的mask: mask = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 现在,我们可以将mask应用于原始图像。在O...
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。 获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr(row ); 获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col] 1.2. 像素范围处理saturate_cast sa...
步骤1:读取原始图像和 mask 图像 首先,我们需要读取原始图像和 mask 图像。可以使用 OpenCV 的cv2.imread()函数来读取图像文件。 # 读取原始图像original_image=cv2.imread('original_image.jpg')# 读取 mask 图像mask_image=cv2.imread('mask_image.jpg') 1. 2. 3. 4. 步骤2:创建一个空白的替换图像 接下...
mask=cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #标记选择的颜色范围 res= cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) cv2.imshow('image', res) cv2.waitKey() 6、图片马赛克 方法一 import cv2 # 方法一 image= cv2.imread("3.jpg") # 查看图片尺寸 # print(image.shape) #443,600image2= cv2...
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了许多强大的图像处理和计算机视觉功能。下面我们将通过几个简单的步骤来展示如何使用OpenCV实现背景去除。首先,我们需要安装OpenCV库。你可以使用pip命令来安装: pip install opencv-python 接下来,我们将编写一个Python脚本,使用OpenCV来实现背景去除。假设我们有一张图片,其中包含一...
opencv-python用原图和mask实现抠图 1、先上图 原图:test1.png mask图:test-mask.png 结果图:mask.png 2、代码部分 importcv2fromPILimportImageimportnumpy as np yuantu="test1.png"masktu="test1-mask.png"#使用opencv叠加图片img1 =cv2.imread(yuantu)...
win7 + opencv3 + numpy pythcarm + python3 方法/步骤 1 opencv学习中有时要完成两幅图片叠加，并且背景透明。，opencv提供了按位与或非的功能再结合MASK的使用。让叠加和ROI变得简单主要函数：cv.bitwise_and(roi, roi, mask=mask)cv.bitwise_and(pic,pic, mask=notmask)下图为生成结果 2 首先分别读入 ...
imread('./images/opencv-logo-white.png') img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('image_gray', img_gray) ret, mask = cv.threshold(img_gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY) cv.imshow('image_mask', mask) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 3.4.2 JPG 复杂背景转...
以上函数可以通过from image_utils.convert import rotate来引用。可以指定旋转的中心点,旋转的角度,填充颜色等。 具体到数学原理,其实就是做了一次仿射变换。 8. 使用蒙版 使用一个图像作为蒙版(mask),来控制另一个图像展示。使用蒙版可以实现很多叠加的效果。
1、OpenCV-Python读取显示图片 importcv2as cv # 打印OpenCV版本 print(cv.__version__) # 加载彩色灰度图像 img = cv.imread('111.jpg', 0) # 显示图像cv.imshow('image', img) # 等待按键,使得窗口可以被关闭 cv.waitKey(0) # 关闭所有打开的窗口 ...