在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底什么呢? 一开始我接触到Mask这个东西时,我还真是一头雾水啊,也对无法理解Mask到底有什么用.经过查阅大量资料后,也对Mask有一点自己的理解了,下面就说说我的理解. 比如我要对一幅图进行抠图操作,这就要用到Mask了,那我就以抠图为例,解释Mask在里面的作用. 先上程序,该程序的功能就是抠出指定区域. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #

一.ROI #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat img=imread("E://0.jpg"); Mat logo=imread("E://opencv.jpg"); Mat ROI=img(Rect(,,logo.cols,logo.rows));//x,y,w,h xy坐标,宽度,高度 //Mat ROI=img(Range(20,20+logo.rows

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

什么是掩膜(mask) 数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程,在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域. 图像掩膜与其类似,用选定的图像.图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 光学图像处理中,掩模可以是胶片.滤光片等.数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像.数字

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52886351 Python code : yhlleo/textRegionMask 根据图像中文本字符的坐标信息,生成文本区域mask图像.如下图 文本字符信息记录格式为: bjtextset01_0004.jpg 1 1 527.50 243.50 581.67 311.00 "2" 其中,bjtextset01_0004

介绍 PIL是一个专门用来处理图像的模块,可以对图象进行各种各样的变换 打开一张图片 from PIL import Image # 调用Image下的open方法,即可打开一张图片 # 得到的im便是图片的字节流 # 我们便可以对im进行操作 im = Image.open("古明地觉.jpg") 查看图片的相关信息 显示图片 im.show() 获取图片的信息 print(im.format) # JPEG 获取大小 print(im.size) # (960, 626) &quo

1.掩膜(mask)的定义 用选定的图像,图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程.用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板.光学图像处理中,掩模可以足胶片,滤光片等. 掩模是由0和1组成的一个二进制图像.当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中.通过指定的数据值,数据范围,有限或无限值,感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模. 掩膜是一种图像滤镜的模板,实用掩膜经常处理的是遥感图像.

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee

不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣.本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的.而且也具有一定的工程价值. 怎么说呢,其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候,就无数次的看到过这些函数,但是无奈当时不知道他们有什么用

原地址:http://hi.baidu.com/drunkdream/item/9c9ac638dfc46ec6382ffac5 实验环境: windows7+python2.6+pycrust+PIL1.1.7 实验操作: Image模块 例子:打开.旋转.显示一副图像 >>> import Image>>> infile='e:/doc/program/python/2.6/study/temp/freebsd.jpg'>>> im=Image.o

tornadomeet 前景检测算法_4(opencv自带GMM) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接),在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法,但效果不是很好,下面来体验下opencv自带2个gmm算法. opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/

Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中.可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理其他图片得到,或者直接创建一个图片. 还有一个类为ImageDraw,用来画图. 1.Image.alpha_composite(im1,im2) 将im2复合到im1上,返回一个Image对象 参数:im1--第一个图像 im2--第二个图像 im1和im2的size要相同.且im1和im2的mode都必须是RGBA #!coding=utf-8 from PIL import I

3.4 空间滤波基础 • Images are often corrupted by random variations in intensity, illumination, or have poor contrast and can’t be used directly. • Filtering: transform pixel intensity values to reveal certain image characteristics – Enhancement: improves c

合金装备V:幻痛 制作特辑 资料原文出自日版CGWORLD2015年10月号   在[合金装备4(Metal Gear Solid IV)]7年后,序章作品[合金装备5 :原爆点 (Metal Gear Solid V: Ground Zeroes)]1年半后,合金装备(MGS)系列的最新作[合金装备5 幻痛(METAL GEAR SOLID V: THE PHANTOM PAIN)]发售了.游戏上做最新的挑战,一直走在这个时代的游戏图形最前端的开发团队,在本作中是以什么为目标,为了这个目标加入

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTIyNTUyMQ==&mid=2709544818&idx=1&sn=62d0d2e9a363d250beb2d6887dca54b3&scene=0&key=b28b03434249256bb3a6b7bd2f2cbe21550293fa9af7ff8669e50331f9be4207e196edd9757d3c09338a394b4dfefce6&ascene=1&a

前言 漫水填充算法是用来标记一片区域的:设置一个种子点,然后种子点附近的相似点都被填充同一种颜色. 该算法应用性很广,比如目标识别,photoshop 的魔术棒功能等等,是填充类算法中应用最为广泛的一个算法. 漫水填充算法函数 - cvFloodFill() 函数原型: void cvFloodFill ( IplImage * img, // 输入图像 CvPoint seedPoint, // 种子点 CvScalar newVal, // 像素点被染色的值 CvScalar loDiff

Cv运动分析与对象跟踪   目录 [隐藏] 1 背景统计量的累积 1.1 Acc 1.2 SquareAcc 1.3 MultiplyAcc 1.4 RunningAvg 2 运动模板 2.1 UpdateMotionHistory 2.2 CalcMotionGradient 2.3 CalcGlobalOrientation 2.4 SegmentMotion 3 对象跟踪 3.1 MeanShift 3.2 CamShift 3.3 SnakeImage 4 光流 4.1 CalcOpti

常用[属性] Action:该属性是与组件关联的行为,允许应用程序集中响应用户命令 Anchors:与组件连接的窗体的位置点 Align:确定组件的对齐方式 AutoSize:确定组件是否自动调整其大小 BiDiMode:(所有组件) 为从右向左写的语言提供支持 BoundsRect:定义组件边框矩形(只适用于运行时) Borderwidth:(窗口化组件)边框的宽度 BorberStyle:设置组件边框形状(样式) Brush:可确定组件的风格和颜色 Caption:使用该属性可指定标注组件的

一.CGImageRef是什么 CGImageRef是定义在QuartzCore框架中的一个结构体指针,用C语言编写.在CGImage.h文件中,我们可以看到下面的定义: ? 1 typedef struct CGImage *CGImageRef; CGImageRef 和 struct CGImage * 是完全等价的.这个结构用来创建像素位图,可以通过操作存储的像素位来编辑图片. QuartzCore这个框架是可移植的. 二.CGImageRef相关的一些方法解析 CFTypeID CGI