res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=fgmask)

时间: 2024-04-19 19:27:01 浏览: 139
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OpenCV-Python图像位与运算bitwise_and函数详解.rar

这段代码使用OpenCV库中的函数来对图像（img）和前景掩模（fgmask）进行按位与操作（bitwise_and）。按位与操作将两个图像的对应像素进行逻辑与运算，只有当两个图像的对应像素都为非零值时，结果图像中的对应像素才为非零值，否则为零值。通过设置mask参数为前景掩模（fgmask），可以实现只保留图像中与前景掩模对应的部分，其它部分置为零。这样可以将原始图像中与前景对象重叠的区域提取出来，以便后续处理或分析。最终结果保存在变量res中。
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result = cv2.bitwise_and(bg, bg, mask=mask) result = cv2.bitwise_or(result, img, mask=mask^255) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) 上述代码首先创建一个HSV空间的掩模，用于标识要替换...
zip

rgb_hsv.zip_HSV _RGB，HSV_opencv rgb到hsv

res = cv2.bitwise_and(img_rgb, img_rgb, mask=mask) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', img_rgb) cv2.imshow('Blue Objects', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 以上就是关于"HSV和RGB...

error: (-215:Assertion failed) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask.sameSize(*psrc1) in function 'binary_op'

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=dst) 根据错误信息，断言失败的原因是_mask和psrc1的大小不一致，并且mtype的类型应该是CV_8U或CV_8S。这意味着在进行位运算时，输入的图像和掩膜的尺寸不匹配，或者图像的...

mask0 = cv.inRange(hsv, (156, 43, 46), (180, 255, 255)) 如何选取红色mask

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask_red) # 显示结果 cv2.imshow('original', img) cv2.imshow('mask_red', mask_red) cv2.imshow('result', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 其中，...

img_c01 = cv2.bitwise_and(res, res, intersect)和img_c01 = cv2.bitwise_and(res, res, mask=intersect)有什么区别

因此，它被视为一个普通的数组，与第一个参数res和第二个参数res执行按位与运算。这意味着运算将在整个图像上进行，而不仅仅是掩码指定的区域。 在第二行代码中，第三个参数的名称是mask，并且使用了关键字参数的...

解释一下这些代码 import cv2 img = cv2.imread('image.png') hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([30,150,50]) upper_red = np.array([255,255,180]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

它先从图像中读取数据，然后将其转换为HSV颜色空间，定义红色的范围，使用inRange函数检测出红色部分，然后用bitwise_and函数显示红色部分，最后使用waitKey和destroyAllWindows函数来停止显示图像。

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV范围 lower_red = np.array([, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([170, 50, 50]) upper_red = np.array([180, 255, 255]) mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) # 将两个掩膜相加 mask = mask1 + mask2 # 对原始图像和掩膜进行位运算 res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改写为c++代码

cv::bitwise_and(img, img, res, mask); // 显示结果 cv::namedWindow("image", cv::WINDOW_NORMAL); cv::imshow("image", img); cv::namedWindow("mask", cv::WINDOW_NORMAL); cv::imshow("mask", mask); ...

讲解一下这段代码： def extract_img(location, img, contour=None): x, y, w, h = location # 只提取轮廓内的字符 if contour is None: extracted_img = img[y:y + h, x:x + w] else: mask = np.zeros(img.shape, np.uint8) cv2.drawContours(mask, [contour], -1, 255, cv2.FILLED) img_after_masked = cv2.bitwise_and(mask, img) extracted_img = img_after_masked[y:y + h, x:x + w] # 将提取出的img归一化成IMG_SIZE*IMG_SIZE大小的二值图 black = np.zeros((IMG_SIZE, IMG_SIZE), np.uint8) if (w > h): res = cv2.resize(extracted_img, (IMG_SIZE, (int)(h * IMG_SIZE / w)), interpolation=cv2.INTER_AREA) d = int(abs(res.shape[0] - res.shape[1]) / 2) black[d:res.shape[0] + d, 0:res.shape[1]] = res else: res = cv2.resize(extracted_img, ((int)(w * IMG_SIZE / h), IMG_SIZE), interpolation=cv2.INTER_AREA) d = int(abs(res.shape[0] - res.shape[1]) / 2) black[0:res.shape[0], d:res.shape[1] + d] = res extracted_img = skeletonize(black) extracted_img = np.logical_not(extracted_img) return extracted_img

1. 函数extract_img接受参数location、img和contour，其中location是一个包含了字符位置信息的元组（x，y，w，h），img是原始图像，contour是可选参数，表示字符的轮廓。 2. 根据传入的轮廓信息，提取...

import cv2 import numpy as np #Load two images img1 = cv2.imread('sources/1.jpg') img2 = cv2.imread('sources/3.jpg') #I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI rows, cols, channels = img2.shape roi = img1[0:rows, 0:cols] #Now create a mask of logo and create its inverse mask img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # add a threshold ret,mask = cv2.threshold(img2gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # Now black-out the area of logo in ROI img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) # Take only region of logo from logo image. img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask) dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows, 0:cols] = dst cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

7. 对img2中的图像进行按位与操作，使用cv2.bitwise_and函数将img2与mask进行按位与运算，得到img2_fg，即将img2中的非logo部分变为黑色。 8. 将img1_bg和img2_fg进行图像相加，使用cv2.add函数将两个图像进行相加...

cv2.inRange

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) cv2.imshow("img", img) cv2.imshow("mask", mask) cv2.imshow("res", res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这段代码先将输入图像转换为 HSV 颜色空间，...

用opencv将图片res2的红色图案绘制到图片res1上，最后得到一张红白色的图片，res1与res2都是只有红白色的图，并且res1与res2尺寸一样，最后得到一张红白图片

combined_image = cv2.bitwise_and(white_image, white_image, mask=red_mask) combined_image = cv2.add(combined_image, img2, scale=alpha) # alpha用于调整红色的强度 # 其中alpha是一个介于0和1之间的浮点数，...

用CV2写找图找色脚本

res = cv2.bitwise_and(gray_img, gray_img, mask=mask) contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 5. **分析结果**： 对每个轮廓进行进一步分析，例如计算面积...

利用 pythonopencv 实现 1 读取图像.显示原图像 2 第一次提取前景.得到初步掩模图像.并显示 3 通过交互式的图片.修正掩模图像.4 第二次提取前景.并显示 3 将掩模和原图像相乘得到分割图像.显示最后分割图像

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 显示最后分割图像 cv2.imshow('Segmented Image', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 以上就是基于Python OpenCV库实现读取图像、提取前景、交互式...

open cv颜色识别

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 显示结果 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Mask', mask) cv2.imshow('Result', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中，首先...

hsv_filter 过滤红色剩下黑色

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Mask', mask) cv2.imshow('Result', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

opencv，依次取出红、绿、黄三个二维码，并转化为白底黑字的三个二维码，分别存储为red.png、green.png、yellow.png

res_red = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask_red) decoded_red = decode(res_red) lower_green = np.array([0, 200, 0]) upper_green = np.array([50, 255, 50]) mask_green = cv2.inRange(img, lower_green, ...

使用交互式前景提取方法，将“cup.jpg”图中的杯子作为前景提取出来

res = cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask2) # 显示结果 cv2.imshow("image", res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 运行代码后，会弹出一个名为“image”的窗口。您可以使用鼠标左键绘制前景，使用...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 50, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cv2.imshow('frame', frame) # cv2.imshow('hsv', hsv) # cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) match_pattern('frame', 'ring.png') if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

在每一帧中，首先将图像转换为HSV颜色空间，然后根据设定的红色范围创建一个掩膜（mask），并使用掩膜对原始图像进行位运算，得到过滤后的图像。接下来，通过调用match_pattern函数进行模式匹配，将过滤后的图像和...

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