c++, opencv,设置异形掩膜，纯黑

您好！关于您的问题，可以使用 OpenCV 中的 `cv::fillPoly()` 函数来设置异形掩膜。具体步骤如下：

1. 定义异形区域的顶点坐标，将其存储在一个 `std::vector<cv::Point>` 中。

2. 创建一个与图像大小相同的黑色图像，即全黑图像。

   cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);

3. 使用 `cv::fillPoly()` 函数将异形区域填充为白色。

   std::vector<std::vector<cv::Point>> pts{points};
   cv::fillPoly(mask, pts, cv::Scalar(255));

最终得到的 `mask` 就是您要求的纯黑的异形掩膜。

相关问题

c++ opencv 实现保留掩膜中最大区域代码

### 回答1：
在 OpenCV 中，实现保留探测框最大区域的代 码可以通过以下步骤实现：

1. 读取探测框的坐标和大小。
2. 计算探测框的中心点坐标。
3. 遍历图像中所有像素点，计算每个像素点到探测框中心点的距离。
4. 如果像素点到中心点的距离小于探测框宽度的一半，则保留该像素点，否则将其赋值为背景色。
5. 最后得到的结果即为保留探测框最大区域的图像。

下面是示例代码（使用 C++ 实现）：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

Mat keepLargestRegion(Mat inputImage, Rect boundingBox)
{
    // Get bounding box coordinates and size
    int x = boundingBox.x;
    int y = boundingBox.y;
    int width = boundingBox.width;
    int height = boundingBox.height;

    // Calculate bounding box center
    int centerX = x + width / 2;
    int centerY = y + height / 2;

    // Create output image
    Mat outputImage = Mat::zeros(inputImage.size(), CV_8UC1);

    // Loop over all pixels in input image
    for (int i = 0; i < inputImage.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < inputImage.cols; j++) {
            // Calculate distance between current pixel and bounding box center
            double distance = sqrt(pow(i - centerY, 2) + pow(j - centerX, 2));

            // If pixel is inside bounding box, copy it to output image
            if (distance <= width / 2) {
                outputImage.at<uchar>(i, j) = inputImage.at<uchar>(i, j);
            }
        }
    }

    return outputImage;
}

以上代码中，`inputImage` 表示输入图像，`boundingBox` 表示探测框的位置和大小。函数的返回值是一个新的图像，其中保留了探测框最大区域的像素值。

### 回答2：
下面是使用OpenCV实现保留掩膜中最大区域的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取掩膜图像
mask = cv2.imread('mask.png', 0)

# 找到掩膜中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到轮廓中的最大区域
max_area = 0
max_contour = None
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > max_area:
        max_area = area
        max_contour = contour

# 创建原始图像大小的空白图像
result = np.zeros_like(mask)

# 在空白图像上绘制最大轮廓
cv2.drawContours(result, [max_contour], -1, (255), thickness=cv2.FILLED)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先读取保留掩膜的图像，然后使用`cv2.findContours`函数找到掩膜中的所有轮廓。接着，遍历所有轮廓，找到面积最大的轮廓，并将其绘制到与掩膜大小相同的空白图像上。最后，显示结果图像。

请注意，以上代码是以Python为例，如果您使用其他编程语言，可以参考OpenCV的官方文档以及对应语言的相关函数来实现相同的功能。

### 回答3：
在OpenCV中实现保留掩膜中最大区域的代码可以通过以下步骤完成：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并创建掩膜

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

3. 查找和筛选轮廓

contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

4. 创建新的黑色画布并绘制最大轮廓

mask = np.zeros_like(image)
cv2.drawContours(mask, [largest_contour], -1, (255, 255, 255), thickness=cv2.FILLED)

5. 与原始图像进行按位与操作，保留最大区域

result = cv2.bitwise_and(image, mask)

6. 显示结果

cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用OpenCV实现保留掩膜中最大区域的代码。这段代码将读取图像，创建掩膜，找到最大轮廓，绘制轮廓和掩膜，并与原始图像进行按位与操作，最终显示结果。

c++ opencv实现保留掩膜中最大区域代码

### 回答1：
要实现保留钩子/锚点中最大区域的代码，可以使用OpenCV的轮廓检测功能。以下是一个使用Python和OpenCV的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大的轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 画出最大轮廓的边界框
x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

解释一下代码的各个部分：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理，将图像转换为黑白二值图像。
3. 使用`cv2.findContours()`函数找到所有轮廓。`cv2.RETR_EXTERNAL`参数表示只查找外部轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`参数表示使用简单的近似算法来减少轮廓的点数。
4. 找到最大的轮廓。使用`max()`函数和`cv2.contourArea()`函数来找到面积最大的轮廓。
5. 使用`cv2.boundingRect()`函数来找到最大轮廓的边界框，然后用红色矩形将其画出。
6. 显示结果。

请注意，该代码假定图像中只有一个保留钩子/锚点。如果有多个保留钩子/锚点，您需要更改代码以处理它们。

### 回答2：
要使用OpenCV实现保留掩膜中最大区域的代码，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，加载图像和相应的掩膜图像。可以使用OpenCV的`imread`函数加载图像和掩膜图像，并分别将它们存储在Mat类型的变量中。

2. 将掩膜图像转换为二值图像。使用OpenCV的`cvtColor`函数将掩膜图像从彩色模式转换为灰度模式。

3. 使用二值图像创建轮廓。使用OpenCV的`findContours`函数对二值图像进行轮廓检测，得到表示轮廓的点集合。

4. 计算轮廓的面积。对于所有的轮廓，可以使用OpenCV的`contourArea`函数计算每个轮廓的面积。

5. 找到最大面积的轮廓。利用上一步中得到的每个轮廓的面积，使用循环遍历的方法找到最大面积的轮廓。

6. 创建一个与原始图像相同大小的空白图像。使用OpenCV的`zeros`函数创建一个与原始图像相同大小的空白图像，以便后续绘制最大轮廓。

7. 在空白图像上绘制最大轮廓。使用OpenCV的`drawContours`函数将最大轮廓绘制在空白图像上。

8. 显示结果。使用OpenCV的`imshow`函数显示得到的结果。

以上就是实现保留掩膜中最大区域的代码的主要步骤。具体实现可根据具体需求进行调整和完善。