opencv——操作图像中每一个像素

以下均针对opencv1.0
第一种方法:使用cvGet2D及cvSet2D

对于单通道图像:

    IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_8U, 1);
    for (int i = 0; i < img->height; i++)//height对应图像的行
    {
        for (int j = 0; j < img->width; j++)//width对应图像的列
        {
            CvScalar s;
            //s = cvGet2D(img, i, j);// get the (i,j) pixel value
            s.val[0] = 255;
            cvSet2D(img, i, j, s);// set the (i,j) pixel value
        }
    }

对于多通道图像:

    IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_32F, 3);
    for (int i = 0; i < img->height; i++)//height对应图像的行
    {
        for (int j = 0; j < img->width; j++)//width对应图像的列
        {
            CvScalar s;
            //s = cvGet2D(img, i, j);// get the (i,j) pixel value
            s.val[0] = 
### OpenCV 中的图像掩码操作 #### 创建掩码 为了执行有效的图像掩码操作,创建合适的掩码至关重要。通常情况下,掩码是一个灰度图(即单通道),其中白色区域代表要保留的部分,黑色部分则被忽略。 ```python import numpy as np import cv2 # 假设有一个彩色图片 img 和一个形状相同的全黑背景上的圆形白区作为 mask img = cv2.imread('image.jpg') mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8) # 绘制圆圈在 mask 上 (中心坐标, 半径, 颜色(255), 线条粗细(-1 表示填充)) cv2.circle(mask, (center_x, center_y), radius, 255, -1) ``` #### 应用掩码于图像上 当有了适当构建好的掩码之后,可以利用 `bitwise_and` 函数来应用这个掩码到原始图像上去。这会使得只有那些对应位置为白色的像素得以保存下来;而其他地方将会变成完全透明或黑色取决于具体应用场景[^1]。 ```python masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) ``` 对于某些特定需求来说,可能还需要计算带有掩码条件下的统计特征比如平均亮度等: ```python mean_val_inside_mask = cv2.mean(img, mask)[0] print(f"The mean intensity inside the masked area is {mean_val_inside_mask}") ``` 这里使用了 `cv2.mean()` 方法并传入了一个额外参数 `mask` 来指定只对感兴趣区域内做均运算[^2]。 另外,在处理不同类型的逻辑运算时也可以通过类似的接口实现,例如取反操作可以通过如下方式完成: ```python inverted_masked_img = cv2.bitwise_not(masked_img) ``` 得注意的是,如果尝试在一个多通道图像与另一个具有相同尺寸但是仅含单一颜色平面的数据结构之间直接相乘,则可能会遇到错误提示因为它们并不兼容。因此务必确保参与运算的对象都处于同一维度下。
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