首先,我们需要导入OpenCV库,并加载我们想要抠图的图像。 # 导入必要的库importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载图像image=cv2.imread('your_image.jpg')# 请替换为你的图像路径image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)# OpenCV默认以BGR格式加载,转换为RGB格式 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
经过查阅大量资料后,也对Mask有一点自己的理解了,下面就说说我的理解。 比如我要对一幅图进行抠图操作,这就要用到Mask了,那我就以抠图为例,解释Mask在里面的作用。 先上程序,再一句一句剖析。 该程序的功能就是抠出指定区域。 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp...
这段代码将读取一张图片,提取其轮廓,并创建一个掩膜来抠出轮廓内的部分。最后,它会显示原图、掩膜和抠图结果。记得将'path_to_your_image.jpg'替换为你自己的图片路径。
opencv-python掩膜操作 时我们需要给一张图片添加logo,例如下图这样 掩膜操作思路它的思想是: 1.1 先将彩色图像转换为灰度图,然后利于阈值将图像二值化,变成非黑即白的形式,这样logo的蒙版就做好来了(学过PS的人应该很容易理解); 1.2 蒙版中黑色的区域表示删除掉该区域像素,白色表示保留该区域像素。黑色是0,白...
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...
步骤1. 先创建了抠图区域 2. 转为灰度图片 3. 通过灰度设置阈值对比,建立mask区域 4. 抠图区进行掩膜保护,留下需要的图片 5. 对贴图进行掩膜保护,留下需要的图片 6
import cv2 import numpy as np def change(null): pass img=cv2.imread("car.png") # 读取当前项目目录下的图像 cv2.namedWindow("TrackBar") # 命名窗口 cv2.resizeWindow("TrackBar", …
1 #图像的掩膜处理提高对比度 2 import cv2 3 import numpy as np 4 5 img = cv2.imread("C:\\Users\\computer\\Desktop\\1.jpg",0) 6 7 # kernel = [[0]*3]*3 8 #
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" ...
应用掩膜:将掩膜应用于原始图像,提取出目标区域。 显示结果:展示抠图结果。 示例代码 以下是一个完整的代码示例,展示如何使用OpenCV进行抠图。确保已安装OpenCV库,可以通过pip install opencv-python进行安装。 importcv2importnumpyasnp# 步骤 1:读取图像image=cv2.imread('path_to_your_image.jpg')# 步骤 2:选择区...