python opencv 根据宽高创建mask图片

时间: 2023-09-29 21:06:41 浏览: 95
可以使用NumPy库创建一个全零矩阵,然后在指定的宽高范围内将矩阵的像素值修改为1或255,从而得到一个mask图片。 下面是一个示例代码,其中宽为100,高为200: ``` import numpy as np import cv2 width = 100 height = 200 mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) mask[50:150, 25:75] = 255 cv2.imshow('Mask Image', mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这个代码会创建一个200x100的全零矩阵,然后将其第50到150行、第25到75列的像素值设置为255,最后显示这个mask图片。
相关问题

python opencv 根据宽高生成mask 将图片非感兴趣区域去掉颜色,形成黑白图

可以使用OpenCV中的cv2.rectangle方法生成mask,然后将mask应用于原始图像即可。 以下是示例代码: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 预设宽高 width, height = 300, 400 # 生成mask,将感兴趣区域设为白色,其余部分设为黑色 mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8) mask[0:height, 0:width] = 255 # 应用mask,将非感兴趣区域设为黑色 masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理,形成黑白图 _, bw_img = cv2.threshold(gray_img, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Mask', mask) cv2.imshow('Masked Image', masked_img) cv2.imshow('Black and White Image', bw_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中,我们读取了一张名为“image.jpg”的图像,并设定了宽300和高400。然后,我们使用cv2.rectangle方法生成了一个mask,将感兴趣的区域设为白色,其余部分设为黑色。接着,我们将mask应用于原始图像,将非感兴趣区域设为黑色,并将结果转换为灰度图。最后,我们使用cv2.threshold方法对灰度图进行二值化处理,形成黑白图,并将结果显示出来。 注意,这个示例中,我们使用了cv2.rectangle方法生成了一个矩形的mask,如果需要生成其他形状的mask,可以使用其他的OpenCV方法。

python opencv 根据给定的mask生成透明背景图

在OpenCV中,可以使用cv2.merge()函数将带有alpha通道的图像合并成四个通道的图像。如果要创建一个透明背景图像,只需要将alpha通道设置为0即可。 下面是一个示例代码,用于生成一个透明背景图像: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和mask img = cv2.imread('image.png') mask = cv2.imread('mask.png', 0) # 将mask转换为三通道 mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 合并图像和mask result = cv2.merge((img, mask)) # 将alpha通道设置为0 result[:, :, 3] = mask[:, :, 0] # 保存透明背景图像 cv2.imwrite('result.png', result) ``` 在这个示例中,我们首先读取了原始图像和mask,并将mask转换为三通道。然后,使用cv2.merge()函数将原始图像和mask合并为一个四通道的图像。最后,将alpha通道设置为mask的值,将透明背景图像保存到文件中。 请注意,这个示例假设mask已经是一个二值图像,其中白色表示前景,黑色表示背景。如果mask不是一个二值图像,你需要使用阈值或其他技术将其转换为二值图像。
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