• Python OpenCV —— bitwise


      关于图像的位操作,目的是为了将一个logo覆盖到另一个图片上。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Wed Sep 28 20:05:50 2016
    
    @author: Administrator
    """
    
    '''
    位运算
    Bitwise Operations
    '''
    import numpy as np
    import cv2
    
    
    def show(img_name,img_data):
    	cv2.imshow(img_name,img_data)
    	cv2.waitKey(0)
    	cv2.destroyAllWindows()
    
    # Load two images
    img1 = cv2.imread('ml.png')
    img2 = cv2.imread('opencv_logo.png')
    
    # I want to put ligo on top-left corner,so I create a ROI
    rows,cols,channels = img2.shape
    roi = img1[0:rows,0:cols]
    #show('roi',roi)
    
    # Now create a mask of logo and create its inverse mask also
    img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #show('img2gray',img2gray)
    # threshold 阀值函数
    # grayscale image; threshold; maxval; function of style
    # THRESH_BINARY 
    ret, mask = cv2.threshold(img2gray,10,255,cv2.THRESH_BINARY)
    #show('mask',mask)
    
    mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
    #show('mask_inv',mask_inv)
    # Now black-out the area of logo in ROI
    # sr1;sr2;dst;mask;
    # dst 就是记录结果的 mask 就是控制位
    # 就是 2个数据都要先和mask按位和 然后再按位和 如果有mask这个参数的话
    # 通过位的与运算,达到“掩盖”的目的
    img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
    #show('img1_bg',img1_bg)
    
    # Take only region of logo from logo image
    img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask=mask)
    
    #show('img2_fg',img2_fg)
    
    # Put logo in ROI and modify the main image
    dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)
    show('dst',dst)
    
    img1[0:rows,0:cols] = dst
    
    show('res',img1)
    

      输出图形(位置好像不太对。。。请忽略):

      这里感谢交流群里废帝和黄同学帮助理解位运算。目前还是不能深入理解,再学习下吧。

  • 相关阅读:
    将博客搬至CSDN
    一种全新的屏幕适配方法 自动百分比适配 一切px说了算
    一些精品开源代码
    Android View 事件分发机制 源码解析 (上)
    Android 高清加载巨图方案 拒绝压缩图片
    Android EventBus实战 没听过你就out了
    Markdown 11种基本语法
    JavaScript 语言基础知识点总结(思维导图)
    隐藏滚动条 支持Chrome, IE (6+), Firefox, Opera, and Safari
    (function(){})(this)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/buzhizhitong/p/5918504.html
Copyright © 2020-2023  润新知