semifinal,神马快速排名优化工具,小说网站需求分析,论医院网站的建设『youcans 的 OpenCV 例程200篇 - 总目录』 【OpenCV 例程200篇】21. 图像的叠加
两张图像直接进行加法运算后图像的颜色会改变#xff0c;通过加权加法实现图像混合后图像的透明度会改变#xff0c;都不能实现图像的叠加。
实现图像的叠加#xff0c;需要综合运用图像阈值…『youcans 的 OpenCV 例程200篇 - 总目录』 【OpenCV 例程200篇】21. 图像的叠加
两张图像直接进行加法运算后图像的颜色会改变通过加权加法实现图像混合后图像的透明度会改变都不能实现图像的叠加。
实现图像的叠加需要综合运用图像阈值处理、图像掩模、位操作和图像加法的操作。
我们以 Lena 图像叠加 CVlogo 为例讨论图像叠加的思路和步骤
确定图像叠加位置将 Lena 图像中的叠加位置裁剪出来使叠加图像的尺寸相同对前景图像进行二值化处理生成黑白掩模图像 maskLOGO区域黑色遮盖及其反转掩模图像 maskInv LOGO区域白色开窗以黑白掩模 maskLOGO区域黑色遮盖作为掩模对背景图像Lena裁剪图进行位操作LOGO区域遮盖为黑色其它区域保持不变得到叠加背景图像 img1BG以反转掩模 maskInvLOGO区域白色开窗作为掩模对前景图像CVlogo进行位操作LOGO区域保持不变其它区域遮盖为黑色得到叠加前景图像 img2FG背景图像 img1BG 和 前景图像 img2FG 通过 cv2.add 加法运算得到裁剪部分的叠加图像用叠加图像替换Lena 图像中的叠加位置得到Lena 叠加 CVlogo 的图像。 基本例程1.30 图像的叠加 # 1.30 图像的叠加img1 cv2.imread(../images/imgLena.tif) # 读取彩色图像(BGR)img2 cv2.imread(../images/logoCV.png) # 读取 CV Logox, y (0, 10) # 图像叠加位置W1, H1 img1.shape[1::-1]W2, H2 img2.shape[1::-1]if (x W2) W1: x W1 - W2if (y H2) H1: y H1 - H2print(W1,H1,W2,H2,x,y)imgROI img1[y:yH2, x:xW2] # 从背景图像裁剪出叠加区域图像img2Gray cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # img2: 转换为灰度图像ret, mask cv2.threshold(img2Gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 转换为二值图像生成遮罩LOGO 区域黑色遮盖maskInv cv2.bitwise_not(mask) # 按位非(黑白转置)生成逆遮罩LOGO 区域白色开窗LOGO 以外区域黑色# mask 黑色遮盖区域输出为黑色mask 白色开窗区域与运算原图像素不变img1Bg cv2.bitwise_and(imgROI, imgROI, maskmask) # 生成背景imgROI 的遮罩区域输出黑色img2Fg cv2.bitwise_and(img2, img2, maskmaskInv) # 生成前景LOGO 的逆遮罩区域输出黑色# img1Bg cv2.bitwise_or(imgROI, imgROI, maskmask) # 生成背景与 cv2.bitwise_and 效果相同# img2Fg cv2.bitwise_or(img2, img2, maskmaskInv) # 生成前景与 cv2.bitwise_and 效果相同# img1Bg cv2.add(imgROI, np.zeros(np.shape(img2), dtypenp.uint8), maskmask) # 生成背景与 cv2.bitwise 效果相同# img2Fg cv2.add(img2, np.zeros(np.shape(img2), dtypenp.uint8), maskmaskInv) # 生成背景与 cv2.bitwise 效果相同imgROIAdd cv2.add(img1Bg, img2Fg) # 前景与背景合成得到裁剪部分的叠加图像imgAdd img1.copy()imgAdd[y:yH2, x:xW2] imgROIAdd # 用叠加图像替换背景图像中的叠加位置得到叠加 Logo 合成图像plt.figure(figsize(9,6))titleList [1. imgGray, 2. imgMask, 3. MaskInv, 4. img2FG, 5. img1BG, 6. imgROIAdd]imageList [img2Gray, mask, maskInv, img2Fg, img1Bg, imgROIAdd]for i in range(6):plt.subplot(2,3,i1), plt.title(titleList[i]), plt.axis(off)if (imageList[i].ndim3): # 彩色图像 ndim3plt.imshow(cv2.cvtColor(imageList[i], cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 彩色图像需要转换为 RGB 格式else: # 灰度图像 ndim2plt.imshow(imageList[i], gray)plt.show()cv2.imshow(imgAdd, imgAdd) # 显示叠加图像 imgAddkey cv2.waitKey(0) # 等待按键命令例程说明 1.30
本例程实现图像的叠加中间过程图像如上图所示最终的叠加图像如下图所示。图像叠加所涉及的操作步骤较多建议将上文的步骤说明与程序、中间过程图像相互对照进行阅读。使用位操作生成前景 img1Bg 时使用掩模图像 mask 对 imgROI 与 imgROI 进行 “与操作”而不是直接对 mask 与 imgROI 进行操作是因为 mask 为灰度图像而 imgROI 为彩色图像不能直接进行加法或位操作。使用位操作生成前景、背景图像时遮罩区域以外 imgROI 与 imgROI 进行 “自与操作”如果用 “自或操作” 参见程序注释语句的效果也是相同的。此处甚至也可以用加法操作 cv2.add 实现参见程序注释语句但位操作的运算速度更快。函数 threshold() 将灰度图像转换为二值图像Binarization只有黑白两色。该方法通过固定阈值 thresh 处理图像将像素点的灰度值设为 0 或 255。 本节完 版权声明 版权声明 youcansxupt 原创作品转载必须标注原文链接(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/121265151) Copyright 2022 youcans, XUPT Crated2021-11-18 【第2章图像的数值运算】 18. 图像的掩模加法 20. 图像的按位运算 21. 图像的叠加
