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到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

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" #

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

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

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

在OpenCV中,比较常见的是矩形遮罩CvRect,没有专门提供圆形的mask,那么我们只能自己写一个来模拟圆形mask的函数,需要提供的参数为原图的大小,以及圆形mask的圆心位置和半径即可,返回一个cv::Mat型的mask,参见代码如下: // C API cv::Mat extractCircularMask(CvArr *img, int col, int row, int r) { IplImage *roi; roi = cvCreateImage(cvGetSize(img),

Mask operations 翻译为中文应该是掩模操作,具体操作步骤就是根据一个操作矩阵(又名kernel)处理图片中的每一个像素点,操作矩阵会根据当前像素点的周围像素来调整当前像素值. 1.示例 以一个增强图片对比度的示例来说明Mask operations.增强对比度的公式如下: 公式左右两边都能实现同样的操作,但是右边矩阵形式看起来更加好看些. 2.测试代码 本文分别使用两种方法实现上述公式: 2.1 实现公式左边 void Sharp(const Mat& Src,Mat& Ds

生成mask的一种操作 cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(300, 300, CV_8UC1); mask(cv::Rect(100,150,100, 50)) = 255; // 将矩形区域设置为255 cv::imshow("mask", mask); cv::waitKey();

http://stackoverflow.com/questions/22427550/face-mask-in-opencv

base.h处于core模块中,是OpenCV的核心类.其作用是定义了OpenCV的基本错误类型,在程序运行出现错误是抛出错误,防止数据溢出.总而言之,其功能主要是考虑程序的健壮性. 头文件 #ifndef __OPENCV_CORE_BASE_HPP__ #define __OPENCV_CORE_BASE_HPP__ #ifndef __cplusplus # error base.hpp header must be compiled as C++ #endif #include <cli

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

部分 III核心操作 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 9 图像的基础操作 目标 • 获取像素值并修改 • 获取图像的属性(信息) • 图像的 ROI() • 图像通道的拆分及合并几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码.(示例将会在 Python 终端中展示,因为他们大部分都只有一行代码) 9.1 获取并修改像素值 首先我们需要读入一幅图像: import cv2 import numpy

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat

今天上午,结合OpenCV自带的camshitf例程,简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解,现总结如下: 1:关于HSV H指hue(色相).S指saturation(饱和度).V指value(色调). 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色名称,如红色.黄色等: 饱和度(S)是指色彩的纯度,越高色彩越纯,低则逐渐变灰,取0-100%的数值: 明度(V)取0-100%. RGB 和 CMYK 分别是加法原色和减法原色模型,以原色组合的方式定义颜色,而 HSV 以人类更熟悉的方

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序 发展前景 随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城市交通事业的发展. 道路容量严重不足 汽车增长速度过快 公共交通日趋萎缩 交通设施条件不足 缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的,对城市.或公路网络,道路的规划设计所必须的参数-交通量(当然包含比如日交通量.年交通量.日交通高峰流量等) 今天,我们将学习如何根据计算机视觉和没有复

学习图像上的算术运算,加法,减法,位运算等 1.图像加法 使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算,也可以用numpy运算,直接img+img1.两幅图像的大小和类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值. 两种操作的本质区别在于OpenCV的加法是一种饱和操作,加到顶后就不在上升了:而Numpy是模操作,具体如下: import numpy as npimport cv2 x = np.uint8([250])y = np.uint8([10])print(cv2.add(x,y)

OpenCv矩阵操作 有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);// void cvAndS(const Cv

0.序言 这一篇博客我们将学习图像的几种算术运算,例如加法,减法,按位运算等. 1.图像加法 我们可以通过OpenCV函数 cv.add() 或仅通过numpy操作 res=img1+img2 res = img1 + img2 将两个图像加起来.两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值. 注意:OpenCV加法和Numpy加法之间有区别.OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算. 例如,考虑以下示例: >>> x = np.uint8([250])

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu