旧宫网站建设,wordpress特效-页面加载动画圆圈,省财政厅门户网站三基建设,河北沧州泊头做网站的电话什么是掩膜#xff1f; 在OpenCV中#xff0c;掩模#xff08;mask#xff09;是一个与图像具有相同大小的二进制图像#xff0c;用于指定哪些像素需要进行操作或被考虑。掩模通常用于选择特定区域或进行像素级别的过滤操作。 OpenCV 中的很多函数都会指定一个掩模…什么是掩膜 在OpenCV中掩模mask是一个与图像具有相同大小的二进制图像用于指定哪些像素需要进行操作或被考虑。掩模通常用于选择特定区域或进行像素级别的过滤操作。 OpenCV 中的很多函数都会指定一个掩模也被称为掩码例如 计算结果cv2.add(参数 1 , 参数 2 , 掩模) 当使用掩模参数时操作只会在掩模值为非空的像素点上执行并将其他像素点的值置为0。 例如img1、img2、mask 和 img3 的原始值分别为 经过 img3cv2.add(img1,img2,maskmask)运算后得到 img3 为 在运算过程中img3 计算的是在掩模 mask 控制下的“img1img2”结果。在计算时掩码为 1 的部分对应“img1img2”其他部分的像素值均为“0”。 需要说明的是在运算前数组 img3 内就存在值这仅仅是为了说明问题用的实际上img3 是根据函数 cv2.add()所生成的新数组与原来的值并没有关系。 上面的示例代码如下 import cv2 import numpy as np img1np.ones((4,4),dtypenp.uint8)*3 img2np.ones((4,4),dtypenp.uint8)*5 masknp.zeros((4,4),dtypenp.uint8) mask[2:4,2:4]1 img3np.ones((4,4),dtypenp.uint8)*66 print(img1\n,img1) print(img2\n,img2) print(mask\n,mask)print(初始值 img3\n,img3) img3cv2.add(img1,img2,maskmask) print(求和后 img3\n,img3)运行上述程序得到如下输出结果 img1[[3 3 3 3][3 3 3 3][3 3 3 3][3 3 3 3]] img2[[5 5 5 5][5 5 5 5][5 5 5 5][5 5 5 5]] mask[[0 0 0 0][0 0 0 0][0 0 1 1][0 0 1 1]] 初始值 img3[[66 66 66 66][66 66 66 66][66 66 66 66][66 66 66 66]] 求和后 img3[[0 0 0 0][0 0 0 0][0 0 8 8][0 0 8 8]]上述例题介绍的是在 cv2.add()函数中使用掩模的情况在位运算中也都含有掩模参数。在上面集结图像运算的我们直接使用了按位与运算对原始图像与掩模进行计算的方式。在将彩色图像 与掩模进行计算时由于按位与操作要求参与运算的数据应该有相同的通道所以无法直接将 彩色图像与单通道的掩模图像进行按位与操作。我们通过将掩模图像转换为 BGR 模式的彩色图像让彩色图像与彩色掩模图像进行按位与操作从而实现掩模运算。 实际上在函数中所使用的掩模参数可以是 8 位单通道图像。所以可以将掩模图像作为 按位与函数 cv2.bitwise_and( src1, src2[, mask]] )中参数 mask 的值完成掩模运算。此时让待 处理的彩色图像同时作为函数 cv2.bitwise_and( src1, src2[, mask]] )的参数 src1 和参数 src2使 用掩模图像作为掩模参数完成按位与运算即可得到由掩模控制的彩色图像 需要注意的是任何数值与自身进行按位与计算的结果得到的仍旧是自身的值。例如 在表 3-11 中数值 198 与自身进行按位与运算得到的结果仍旧是 198。 结论1所以在上述操作中让待处理的彩色图像与自身进行按位与操作得到的仍是彩色图像 本身。而使用的掩模参数控制的是在目标图像中哪些区域的值是彩色图像的值、哪些区域的值是 0。 下面我们拿一张彩色的图片来实验下结论1构造一个掩模图像将该掩模图像作为按位与函数的掩模参数实现保留图像的指定部分。 import cv2 import numpy as np #读取彩色图像 acv2.imread(lena.png,1) w,h,ca.shape masknp.zeros((w,h),dtypenp.uint8) mask[100:400,200:400]255 mask[100:500,100:200]255ccv2.bitwise_and(a,a,mask) print(a.shape,a.shape) print(mask.shape,mask.shape) cv2.imshow(a,a) cv2.imshow(mask,mask) cv2.imshow(c,c) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()运行上述程序输出结果如图 所示其中左图为原始图像中间的图为掩模图像右图为原始图像与掩模图像进行按位与后的图像从实验结果可以看出 彩色图像与自身进行按位与操作得到的仍是彩色图像