一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 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.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

一.ROI #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat img=imread("E://0.jpg"); Mat logo=imread("E://opencv.jpg"); Mat ROI=img(Rect(,,logo.cols,logo.rows));//x,y,w,h xy坐标,宽度,高度 //Mat ROI=img(Range(20,20+logo.rows

使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域 步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像 测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv

1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含

首先我们来看看图像二值化的过程,opencv一共有好几种不同的二值化算法可以使用,一般来说图像的像素,亮度等条件如果超过了某个或者低于了某个阈值,就会恒等于某个值,可以用于某些物体轮廓的监测: 导包: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() def imread(image): image=

写了一段小程序,分享给大家! //==================================================================== // 作者 : quarryman // 邮箱 : quarrying{at}qq.com // 主页 : http://blog.csdn.net/quarryman // 日期 : 2013年08月03日 // 描述 : 实现最值滤波,非最值抑制 //====================================

如果是采用Mat形式存储,想要访问灰度图像的灰度值,可以采用如下方法: 如果是彩色图像,采用如下方法: 说明: 其中gray_value中存放灰度值,image是读入的图像,i表示行,j表示列: color_value中存放彩色像素值,iamge是读入的图像,i表示行,j表示列,k表示通道,即R.G.B,取值范围为2.1.0.

import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图,没有灰,在一个值之前为黑,之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时,我们就是随便给了一个数来做阈值,那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢?答案就是不停的尝试. # 如果是一副双峰图像(简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢? # 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值

需要注意的是下面r,b,g的类型和顺序 须用IPL_DEPTH_8U类型创建图像且[0][1][2]分量分别是b,g,r. 另外多谢郑乾师兄帮我发现了IPL_DEPTH_8U问题 uchar r,b,g;//notice 'uchar' type must be used instead of double int h=workImg->height; int w=workImg->width; IplImage *D=cvCreateImage(cvGetSize(workImg),IPL_

http://www.360doc.com/content/15/0103/14/110467_437739376.shtml 解决方案: (1)视图——其他窗口——属性管理器. 注意:是”属性管理器“,而不是”属性窗口“或”属性页“. (2)在”属性管理器“中找到 Debug|Win32——Miscrosoft.cpp.Win32.user——属性

void yuv420Torgb() { FILE *fp = fopen("D:\\1.yuv","rb"); ; ; uchar *yuvdata = / * width * sizeof(uchar)]; fread(yuvdata, height * / , width, fp); Mat yuvimg(height * / , width, CV_8UC1, yuvdata); Mat rgbimg(height, width, CV_8UC3); cvt

好久没有写博客了,近期在看OpenCV.于是动手写了个简单的RGB调色器,在终端实时输出RGB的值.通过这个程序学习滑动条的使用.程序中主要用到cvCreateTrackbar ,其使用方法例如以下: cvCreateTrackbar 创建trackbar并将它加入到指定的窗体. CV_EXTERN_C_FUNCPTR( void (*CvTrackbarCallback)(int pos) ); int cvCreateTrackbar( const char* trackbar_name,

Mask operations on matrices https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html 掩模矩阵(也称为内核)可重新计算图像中的每一个像素值.此掩码包含的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度.从数学的角度来看,我们使用指定的值进行加权平均.

这篇文章我想谈下空值位图掩码(NULL bitmap mask) ,并揭开它的神秘面纱.空值位图掩码是在存储引擎层为列是否存储NULL值进行编码.它是一个简单的位图掩码,如果值是1的话,表示这列有NULL值,如果是0的话,表示这列有具体的值(非NULL值). 这样的解释听起来非常直接,但当我们进一步分析时,用这个方法还是有启发性的.首先我们来看看数据行的组合结构,这是存储引擎用来在磁盘上存储记录的结构.结构如下图所示: 这个格式被称为定长变量格式(FixedVar format),因为SQL S

ESL的值为:85,123,205 RGB的值为:199,237,204 ESL和RGB只需填一个即可,另一个会自动调整~

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr

一.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆.不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI. 代码如下: #进行图片截取.合并.填充 import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\lena.jpg') cv.namedWindow('first_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('first_image', src

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

课程实验:编程读汉字点阵字库,把自己的名字和学号叠加到图片的右下位置. 主要步骤分为三部分 第一部分:读取图片(文件读取) 第二部分:读取文字并从字库中提取相应的编码(字库的存储原理) 第三部分:将相应的编码映射到图片的相应位置实现文字"写在图片上"(提取编码的转换映射)   第一部分:读取图片(文件读取) 可以利用opencv提供的函数cvLoadImage().(这里的将字库一并导入) /***********************************************

# coding: utf-8 ''' 第13章主要介绍:颜色空间转换 ''' import cv2 import numpy as np ''' 经常用到的颜色空间转换是: BGR<->Gray 和 BGR<->HSV cv2.cvtColor(input_image , flag),flag是转换类型:cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_BGR2HSV HSV(Hue , Saturation , Value):色调,饱和度,明度 色度H:用角度度量,取值

python+opencv3.3视频教学 基础入门笔记(贾志刚老师) https://www.bilibili.com/video/av24998616/?p=8 ROI(Range Of Interest 感兴趣区域)与泛洪填充 numpy获取ROI 指定宽高的起始结束位置 src1 = cv.imread('1.jpg') # cv.namedWindow('src1',cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('src1',src1) face = src1[180:33