二值化掩码 黑白取反 cv2
时间: 2024-03-23 07:35:03 浏览: 19
二值化掩码是指将图像转换为只包含两个像素值的图像,通常是黑色和白色。在计算机视觉中,常用的二值化方法是使用OpenCV库中的cv2.threshold()函数进行处理。
cv2.threshold()函数接受一个灰度图像作为输入,并根据设定的阈值将像素值分为两类:小于阈值的像素被设为0(黑色),大于等于阈值的像素被设为255(白色)。这样就得到了一个二值化的掩码图像。
具体使用方法如下:
```
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度模式读取图像
# 二值化处理
_, binary_mask = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示结果
cv2.imshow('Binary Mask', binary_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,cv2.threshold()函数的参数解释如下:
- 第一个参数是输入图像,需要是灰度图像。
- 第二个参数是设定的阈值,像素值小于该阈值的被设为0。
- 第三个参数是输出图像中小于阈值的像素所对应的值。
- 第四个参数是阈值处理类型,这里使用cv2.THRESH_BINARY表示二值化处理。
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```
subnet_mask = "255.255.255.0"
# 将子网掩码转换为二进制字符串
binary_mask = ''.join([bin(int(x))[2:].zfill(8) for x in subnet_mask.split('.')])
# 对二进制字符串进行按位取反运算
inverted_mask = ''.join(['1' if x == '0' else '0' for x in binary_mask])
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inverted_subnet_mask = '.'.join([str(int(inverted_mask[i:i+8], 2)) for i in range(0, 32, 8)])
print(inverted_subnet_mask) # 输出结果为:0.0.0.255
```
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```python
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```
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