opencv中一张原始图像,一张二值化后的图像,进行什么运算可以达到提取原始图像中位于二值化图像感兴趣区域的地方
时间: 2024-03-15 21:45:41 浏览: 23
可以使用opencv的位运算函数bitwise_and(),将原始图像和二值化图像进行“与”操作,提取二值化图像中为1的像素点对应的原始图像中的像素值,即可得到感兴趣区域的图像数据。具体实现示例代码如下:
```python
import cv2
# 读取原始图像和二值化图像
img = cv2.imread("original_img.jpg")
binary_img = cv2.imread("binary_img.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 将二值化图像转换为二值掩膜
mask = cv2.threshold(binary_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 对原始图像进行位运算,提取感兴趣区域
roi = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 显示提取后的感兴趣区域图像
cv2.imshow("ROI", roi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.threshold()`函数用于将灰度图像转换为二值图像,`cv2.bitwise_and()`函数用于进行位运算,`mask`参数用于指定二值掩膜,表示只有掩膜中为1的像素点才会参与位运算。
相关问题
用opencv和C++实现图像灰度化、二值化、闭运算、边缘检测、基于像素强度检测获取感兴趣区域并输出中心坐标
您好!非常感谢您的提问。关于您的问题,我可以回答。针对您的需求,我们可以借助OpenCV和C语言实现以下功能:
1. 图像灰度化:使用cv::cvtColor函数将图像转换为灰度图像。
2. 图像二值化:使用cv::threshold函数将灰度图像转换为二值图像。
3. 闭运算:使用cv::morphologyEx函数实现闭运算。该函数可以去除小的噪点,并填补图像中小的空洞。
4. 边缘检测:可以使用cv::Canny函数进行边缘检测。
5. 基于像素强度检测获取感兴趣区域并输出中心坐标:可以使用cv::threshold函数先进行二值化处理,然后使用cv::findContours函数找到轮廓,最后使用cv::moments函数计算轮廓的重心坐标。
希望这些信息对您有所帮助!如果您有其他问题,欢迎随时提出。
cpp OPENCV二值化图像内孔洞填充和小区域去除
可以使用OpenCV中的形态学操作函数来实现二值图像内孔洞填充和小区域去除。具体步骤如下:
1. 二值化图像:将图像转换为二值图像,可以使用OpenCV中的`cv::threshold()`函数。
2. 内孔洞填充:使用形态学操作中的闭运算(closing)来填充内孔洞。可以使用`cv::morphologyEx()`函数实现。具体操作为先使用一个较大的正方形结构元素进行膨胀操作,再使用一个相同大小的正方形结构元素进行腐蚀操作。
3. 小区域去除:使用形态学操作中的开运算(opening)来去除小区域。可以使用`cv::morphologyEx()`函数实现。具体操作为先使用一个较小的正方形结构元素进行腐蚀操作,再使用一个相同大小的正方形结构元素进行膨胀操作。
以下是示例代码:
```cpp
// 读取灰度图像
cv::Mat img = cv::imread("gray_image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 二值化图像
cv::Mat binary;
cv::threshold(img, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
// 内孔洞填充
cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(15, 15));
cv::morphologyEx(binary, binary, cv::MORPH_CLOSE, kernel);
// 小区域去除
cv::Mat small_kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));
cv::morphologyEx(binary, binary, cv::MORPH_OPEN, small_kernel);
// 显示结果
cv::imshow("Result", binary);
cv::waitKey(0);
```
需要注意的是,结构元素的大小应根据实际情况进行调整。较大的结构元素可以填充较大的内孔洞,较小的结构元素可以去除较小的区域,但过大或过小的结构元素都可能导致不理想的结果。
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