python使用opencv对图像mask处理的方法

本文实例为大家分享了Python OpenCV处理图像之滤镜和图像运算的具体代码,供大家参考,具体内容如下 0x01. 滤镜 喜欢自拍的人肯定都知道滤镜了,下面代码尝试使用一些简单的滤镜,包括图片的平滑处理.灰度化.二值化等: import cv2.cv as cv image=cv.LoadImage('img/lena.jpg', cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR) #Load the image cv.ShowImage("Original", image) grey

本文实例为大家分享了Python OpenCV图像直方图和反向投影的具体代码,供大家参考,具体内容如下 当我们想比较两张图片相似度的时候,可以使用这一节提到的技术 直方图对比 反向投影 关于这两种技术的原理可以参考我上面贴的链接,下面是示例的代码: 0x01. 绘制直方图 import cv2.cv as cv def drawGraph(ar,im, size): #Draw the histogram on the image minV, maxV, minloc, maxloc = cv.

1. 建立java文件 public class getImageFeature { static{ System.loadLibrary("getImageFeatureDll"); } public native int getImageFeatureByName(String filename); public native int getImageFeatureByMemory(); public static void main(String[] args) { getIma

本文实例为大家分享了Opencv轮廓外背景颜色改变的具体代码,供大家参考,具体内容如下 自行学习弄得简单代码,使用了图像中的轮廓发现以及提取,再绘制出来,改变轮廓外的像素 首先,头文件,写的比较多,没用的可以自己去除 #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <io

MASK图像掩膜处理 在图像操作中有时候会用到掩膜处理,如果使用遍历法掩膜图像ROI区域对于python来讲是很慢的,所以我们要找到一种比较好的算法来实现掩膜处理. 假设我们有一副图像: 而我们关心的区域就在这一小堆线上,想把这一堆线提取出来,我们先通过numpy生成一个mask图像: sss=np.zeros([480,640],dtype=np.uint8) sss[300:350,310:400]=255 生成一个640*480大小的一个图片,填充为0,然后在300:350,310:400

我们将学习如何通过一种称为修复的方法去除旧照片中的小噪音,笔画等.基本思路很简单:用相邻像素替换那些坏标记,使其看起来像邻域. cv2.inpaint() cv2.INPAINT_TELEA cv2.INPAINT_NS import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('messi_2.jpg') mask = cv.imread('mask2.png',0) dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_T

本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 插值方法: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现.当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值. 函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小.若设定 ROI,函数将按

如下所示: def resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None): 如果使用vanilla resize,不改变默认参数,就会对原图像进行插值操作.不关你是扩大还是缩小图片,都会通过插值产生新的像素值. 对于语义分割,target的处理,如果是对他进行resize操作的话.就希望不产生新的像素值,因为他的颜色信息,代表了像素的类别信息. 但是我们有时候希望resize之后不产生新的像素值,而是产生利用最近邻点

本代码主要实现的是利用网络传输图片,用在我的树莓派项目之上.该项目在PC上运行服务端,树莓派上运行客户端,两者连接到同一局域网中,修改代码中的IP地址,就可以实现将树莓派采集到的图像数据实时传输到PC端.先运行服务端代码,然后运行客户端代码即可.树莓派摄像头使用的是普通的USB摄像头,并且在树莓派上安装了opencv,在树莓派上安装opencv的过程可以参考https://www.pyimagesearch.com/2017/09/04/raspbian-stretch-install-open