cv2.bitwise_or(mask1, mask2)

时间: 2024-06-05 22:08:07 浏览: 72
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OpenCV-Python图像位与运算bitwise_and函数详解.rar

`cv2.bitwise_or(mask1, mask2)`是OpenCV中的一个函数，用于对两个掩膜进行按位或运算。掩膜是一种与图像大小相同的二值图像，其中像素值为0或1，用于控制像素的操作范围。按位或运算将两个掩膜的每个像素按位进行或运算，生成一个新的掩膜。返回的掩膜将包含两个输入掩膜中任何一个掩膜中为1的像素。
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cv2.bitwise_and

cv2.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) 其中，src1和src2是输入图像，dst是输出图像（可选参数），mask是掩膜图像（可选参数）。如果没有指定dst，则函数会创建一个与输入图像相同大小和类型的输出图像。 ...

cv2.bitwise_and最大

cv2.bitwise_and函数是OpenCV库中的一个位与操作函数，用于对两个图像进行逐像素的位与运算。位与运算是一种逻辑运算，它对两个二进制数的对应位进行逻辑与操作，如果两个二进制数的对应位都为1，则结果对应位也为1...

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import cv2 as cv def contours_area(cnt): # 计算 countour 的面积 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) return w * h # 载入原图 img = cv.imread('cat.png') # 图像二值化 img_bin = cv.inRange(img, lowerb=(9, 16, 84), upperb=(255, 251, 255)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) img_bin = cv.erode(img_bin, kernel, iterations=1) img_bin = cv.dilate(img_bin, kernel, iterations=2) contours, hierarchy = cv.findContours(img_bin,cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours=cv.drawContours(img_bin, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #抠图-带罩层的二值化与操作 #img跟它本身进行或/与操作(其实他们的结果是一样的) 在罩层区域(MASK)内进行。罩层区域为0, 黑色。 #二值化操作就是 如果两个img的该点的像素点都不为零则保留原来的取值，否则就是黑色。 mask = img.copy() mask[:] = 0 cv.drawContours(mask, contours, -1, (255,255,255), -1) img_cutout = cv.bitwise_or(img,mask) background=np.zeros_like(img) background[:,:,:]=(150,198,12) new_background = cv.bitwise_or(background, background, mask=cv.bitwise_not(mask)) new_img=cv.add(new_background,img_cutout) cv.imshow('binary',new_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows

这是一个Python函数的...导入了numpy，matplotlib和cv2三个模块； 该函数接受一个参数cnt，表示轮廓（contours）； 函数主要功能为计算轮廓的面积（area），并返回该值； 具体实现需要调用OpenCV库中的相关函数。

cv2.bitwise_and函数用法

cv2.bitwise_and() 函数用于执行按位与操作，它的语法如下：dst = cv2.bitwise_and(src1, src2[, mask])。其中，src1和src2是输入图像，mask是可选参数，用于指定要应用的掩码图像。该函数将src1和src2的对应像素...

#调整大小 emoji = cv2.resize(emoji, (60, 60)) roi = frame[0:60, 0:60] # 创建emoji图标的掩码，同时创建其相反掩码 emogray = cv2.cvtColor(emoji, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(emogray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # 现在将ROI中图标的区域涂黑 frame_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) # 仅从表情图像中提取图标区域 emo_fg = cv2.bitwise_and(emoji, emoji, mask=mask) # 将图标放入ROI并修改主图像 dst = cv2.add(frame_bg, emo_fg) frame[0:60, 0:60] = dst

6. 使用 cv2.bitwise_and() 函数将 ROI 区域中的图像与相反掩码进行与操作，将表情图标区域涂黑。 7. 使用 cv2.bitwise_and() 函数将表情图标与掩码进行与操作，提取出表情图标中的图标区域。 8. 使用 cv2.add...

cv2.bitwise_not

cv2.bitwise_not是OpenCV库中的一个函数，用于对图像进行按位取反操作。它可以将图像中的每个像素值取反，即将黑色变为白色，将白色变为黑色。该函数的语法如下： dst = cv2.bitwise_not(src, mask) 其中，src是...

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

其中，第三个参数是掩码（mask），掩码中像素值为非零的位置才会参与运算。这里的intersect指的是一个掩码，用于限制运算的区域。 在第一行代码中，第三个参数的名称是intersect，但并没有指定它是掩码。因此，它被...

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。

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

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...

cv2.bitwise_and()

dst = cv2.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) 参数说明： - src1：第一个输入图像或图像掩码。 - src2：第二个输入图像或图像掩码。 - dst：可选参数，输出图像。 - mask：可选参数，图像掩码，...

cv2.bitwise_not函数

cv2.bitwise_not函数是OpenCV库中用于对图像进行按位取反操作的函数。它将输入图像中的每个像素的二进制表示取反，即将0变为1，将1变为0，并将结果写入输出图像中。该函数的语法如下： python cv2.bitwise_not...

img_c01 = cv2.bitwise_and(container, container, mask=intersect)参数

这行代码使用 OpenCV 库中的 bitwise_and 函数对两幅彩色图像进行按位与操作，得到一个新的彩色图像作为输出结果。其中，container 是输入的原始彩色图像，intersect 是通过按位与操作得到的二值化图像作为掩膜...

cv2.bitwise_and怎么用

dst = cv2.bitwise_and(src1, src2, mask=None) 其中，src1 和 src2 是要进行按位与操作的两个图像，mask 是可选的掩码图像，用于指定哪些像素需要进行操作。函数的返回值是按位与后的结果图像 dst。 例如，如果要...

介绍cv2.bitwise_and()函数

dst = cv2.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) 参数说明： - src1：第一个输入图像。 - src2：第二个输入图像。 - dst：输出图像，可选参数。如果不指定该参数，函数会在函数内部创建一个与输入图像相同...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 cv2.namedWindow("Display_Image", cv2.WINDOW_NORMAL) if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码为什么打不电脑自带的摄像头

3. 摄像头设备号错误：在cap=cv2.VideoCapture(0)这一行中，参数0表示默认使用设备号为0的摄像头。如果你的电脑有多个摄像头，可能需要更改该参数来指定正确的摄像头设备号。 如果上述解决方法都无效，可以尝试...

masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask = white_mask)

这行代码使用了 OpenCV 库中的函数 cv2.bitwise_and()，它执行按位逻辑与操作。在这里，它将 image 和 white_mask 进行按位逻辑与操作，生成一个新的图像 masked。 按位逻辑与操作是二进制比较运算的一种，...
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mask = cv2.imread('mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建一个与原图同样大小的透明图层 alpha = mask[:, :, np.newaxis] / 255.0 # 应用蒙版 result = cv2.bitwise_and(original_image, original_image, mask...

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