_dst.create(src.rows-2,src.cols-2,CV_8UC1);
时间: 2024-06-09 22:12:32 浏览: 52
这段代码是什么意思?
这段代码是在创建一个大小为(src.rows-2) x (src.cols-2)的CV_8UC1类型的图像,其中CV_8UC1表示每个像素点用8位无符号整数表示,且每个像素点只有一个通道。通常这种操作是为了进行图像处理,如边缘检测等,需要对像素点进行一些计算,因此需要将图像的大小减少一定的边缘。
相关问题
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()
这段代码是一个图像融合的示例,将一个图像(img2)上的一部分区域(logo)融合到另一个图像(img1)上。代码的具体步骤如下:
1. 通过cv2.imread函数加载两个图像,分别为img1和img2。
2. 创建一个感兴趣区域(ROI),即img1中要融合logo的位置。
3. 将img2转换为灰度图像,使用cv2.cvtColor函数将其从BGR格式转换为灰度格式,保存在img2gray中。
4. 对img2gray进行阈值处理,通过cv2.threshold函数将灰度图像二值化为掩膜mask。阈值设定为220,即灰度值大于220的像素设为255(白色),小于等于220的像素设为0(黑色)。通过cv2.THRESH_BINARY_INV参数进行反转,使得logo部分为黑色,背景为白色。
5. 对mask进行按位取反操作,得到mask_inv,即将logo部分设为白色,背景部分设为黑色。
6. 对ROI中的图像img1_bg进行按位与操作,使用cv2.bitwise_and函数将ROI与mask_inv进行按位与运算,得到img1_bg,即将ROI中的logo部分变为黑色。
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,得到dst,即融合后的图像。
9. 将dst复制到img1的ROI区域,即将融合后的图像放回原图。
10. 使用cv2.imshow显示结果图像,cv2.waitKey等待按键,cv2.destroyAllWindows关闭窗口。
这段代码实现了将img2中的logo部分融合到img1中的指定位置,最终展示了融合后的结果图像。
将opencv库中的cv2.resize函数源码写出来
cv2.resize函数的源码实际上是由C++实现的,以下是部分cv2.resize函数的C++源码:
```c++
cv::Mat cv::resize(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, cv::Size dsize, double fx, double fy,
int interpolation)
{
CV_INSTRUMENT_REGION()
if (dsize.area() == 0)
CV_Error(cv::Error::StsBadSize, "Resized dimension cannot be zero");
if (src.empty())
return cv::Mat();
if (fx == 0 && fy == 0)
return src.getMat();
if (fx == 0)
fx = static_cast<double>(dsize.width) / src.size().width;
if (fy == 0)
fy = static_cast<double>(dsize.height) / src.size().height;
cv::Mat srcMat = src.getMat();
dst.create(cv::Size(cvRound(srcMat.cols * fx), cvRound(srcMat.rows * fy)), srcMat.type());
if (interpolation == cv::INTER_NEAREST || interpolation == cv::INTER_LINEAR ||
interpolation == cv::INTER_CUBIC || interpolation == cv::INTER_AREA ||
interpolation == cv::INTER_LANCZOS4)
{
cv::resize(srcMat, dst, dst.size(), fx, fy, interpolation);
}
else
{
cv::Size sz(cvRound(srcMat.cols * fx), cvRound(srcMat.rows * fy));
cv::Mat temp;
cv::resize(srcMat, temp, sz, 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
cv::resize(temp, dst, dst.size(), 0, 0, interpolation);
}
return dst.getMat();
}
```
这里的cv2.resize函数主要是根据传入的参数,调用cv::resize函数实现图像的缩放,其中fx和fy是缩放因子,dsize是缩放后的图像大小,interpolation参数则表示缩放时采用的插值方法。