cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg"); cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type()); cv::Mat result; cv::bitwise_not(mask, mask); cv::bitwise_and(image, mask, result); cv::imshow("Original Image", image); cv::imshow("Mask", mask); cv::imshow("Result", result); cv::waitKey(0);使用opencvsharp重写该代码

以下是使用OpenCvSharp重写的代码：

using OpenCvSharp;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        Mat image = Cv2.ImRead("your_image.jpg");
        Mat mask = Mat.Zeros(image.Size(), image.Type());
        Mat result = new Mat();
        Cv2.BitwiseNot(mask, mask);
        Cv2.BitwiseAnd(image, mask, result);
        Cv2.ImShow("Original Image", image);
        Cv2.ImShow("Mask", mask);
        Cv2.ImShow("Result", result);
        Cv2.WaitKey(0);
    }
}

请确保已经安装了OpenCvSharp NuGet包，并且已经引入了OpenCvSharp的命名空间。

相关问题

OpenCvSharp.OpenCVException:“(mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask.sameSize(*psrc1)”

这个异常的意思是输入的 Mat 对象的类型和大小与 Mask（掩膜）的类型和大小不匹配，可能会导致矩阵计算失败。通常情况下，这个异常出现的原因有以下几种：

1. Mat 对象和掩膜的类型不匹配，例如 Mat 对象是 CV_32F 类型，而掩膜是 CV_8UC1 类型；
2. Mat 对象和掩膜的大小不匹配，例如 Mat 对象的大小是 640x480，而掩膜的大小是 320x240；
3. Mat 对象或掩膜为空，即没有分配内存空间。

解决这个异常的方法通常有以下几种：

1. 检查输入的 Mat 对象和掩膜的类型和大小是否匹配，可以使用 Mat.Type 方法获取 Mat 对象的类型，使用 Mat.Size 方法获取 Mat 对象的大小；
2. 检查输入的 Mat 对象和掩膜是否为空，可以使用 Mat.Empty 属性检查 Mat 对象是否为空；
3. 使用 Debug 或 Trace 等工具，打印出异常发生的位置和相关信息，以便更好地定位问题。

下面是一个示例代码，用于检查 Mat 对象和掩膜是否匹配：

Mat src = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Color);
Mat mask = Cv2.ImRead("mask.jpg", ImreadModes.GrayScale);

if (src.Type() != mask.Type() || !src.Size().Equals(mask.Size()))
{
    throw new OpenCVException("Mat and mask do not match.");
}

在上面的代码中，首先使用 ImRead 方法读取一张彩色图像和一张灰度图像，然后使用 Type 和 Size 方法检查 Mat 对象和掩膜的类型和大小是否匹配，如果不匹配则抛出异常。

c++ opencv，如何在cv::Mat上添加一个指定区域的 梯形 mask ，半透明

要在cv::Mat上添加一个指定区域的梯形mask，半透明，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个与cv::Mat大小相同的alpha通道图像，初始值为0；

2. 将指定区域的alpha通道设置为非0值，表示这个区域需要半透明；

3. 创建一个梯形mask，将其转换为alpha通道图像；

4. 将原始图像与alpha通道图像合并，这样就可以实现半透明效果。

下面是示例代码：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat alpha = cv::Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);

// 设置指定区域的alpha通道为非0值
cv::Rect roi(100, 100, 200, 200);
alpha(roi) = 128;

// 创建梯形mask
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
cv::Point pts[4] = { cv::Point(100, 100), cv::Point(300, 100), cv::Point(250, 200), cv::Point(150, 200) };
cv::fillConvexPoly(mask, pts, 4, cv::Scalar(255, 255, 255));

// 将mask转换为alpha通道
cv::Mat alpha_mask;
cv::cvtColor(mask, alpha_mask, cv::COLOR_GRAY2BGRA);

// 合并图像和alpha通道
cv::Mat result;
cv::multiply(alpha_mask, alpha, alpha_mask, 1.0 / 255.0);
cv::multiply(alpha_mask, img, result, 1.0 / 255.0);

// 显示结果
cv::imshow("result", result);
cv::waitKey(0);

在上面的代码中，我们首先读取了一张图像，然后创建一个与图像大小相同的alpha通道图像，并将指定区域的alpha通道设置为128，表示这个区域需要半透明。接着，我们创建了一个梯形mask，并将其转换为alpha通道图像。最后，我们将alpha_mask和alpha通道相乘，并将结果再与原始图像相乘，得到最终结果。