构造掩模图像,使用cv2.bitwise_or()函数,按位或操作,去掉掩模内的图像;使用cv2.bitwise_add()函数,进行按位与操作,取出掩膜内的图像;
时间: 2024-10-08 20:21:08 浏览: 21
在计算机视觉中,构造掩模图像并利用OpenCV的`cv2.bitwise_or()`和`cv2.bitwise_and()`函数可以帮助我们实现特定区域的选择或排除。下面是这两种操作的基本流程:
1. **构造掩模图像(Masking Image)**:
- 首先,你需要确定你要操作的源图像(source image)和目标区域(target area)。目标区域通常会被转换成二值图像或者灰度图像,其中白色部分表示你想保留的部分,黑色部分表示想去除的部分。
- 使用`cv2.threshold()`、`cv2.inRange()`等函数将源图像转换成掩模图像,例如:
```python
_, mask = cv2.threshold(target_region, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) # 选择合适的阈值和比较方式
```
2. **按位或(Bitwise OR)操作**:
- 对于`cv2.bitwise_or(source, mask, dst=None)`函数,这里 `source`是你完整的原始图像,`mask`就是上面制作的掩模。这一步会将`mask`中白色的部分应用到`source`上,其他地方保持不变,达到移除掩模内内容的效果。
```python
result_without_mask = cv2.bitwise_or(source_image, mask)
```
3. **按位与(Bitwise AND)操作**:
- 对于`cv2.bitwise_and(source, mask, dst=None)`,当你希望保留掩模内的图像时,将`source`和`mask`作为输入。这会使`mask`区域以外的部分变为黑色(0),而`mask`区域内的部分保留下来。
```python
result_with_mask = cv2.bitwise_and(source_image, mask)
```