OpenCV学习：矩阵的掩码操作

最新推荐文章于 2025-05-05 21:07:29 发布
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分类专栏： opencv学习笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yiting52/article/details/42262009
本文介绍了OpenCV中矩阵的掩码操作，通过掩码矩阵实现图像像素的加权平均，以达到图像增强的效果。文章提供了两种实现方法，一是基本的像素访问，二是使用filter2D函数，并给出了测试用例及运行结果对比。

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Opencv_tutorials学习笔记

矩阵的掩码操作

矩阵掩码操作的思想：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。

测试用例是一个关于图像增强的例子

对每个像素应用下面的公式进行处理


实现掩码操作的两种方法。一种方法是用基本的像素访问方法，另一种方法是用 filter2D 函数。

基本的像素访问方法是利用指针遍历图像，

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OpenCvSharp：带掩码的模板匹配使用技巧与演示（C#）
CyberNova的博客
09-02 304
模板匹配是一种基于像素值相似性的方法，它通过在输入图像上滑动一个模板图像，并计算模板与图像的相似度来确定匹配位置。模板匹配是计算机视觉中常用的一种技术，用于在图像中寻找特定的模式或对象。在本文中，我们将探讨如何在OpenCvSharp中使用带有掩码（Mask）的模板匹配，并提供相应的源代码示例。模板匹配是一种基于像素值相似性的方法，它通过在输入图像上滑动一个模板图像，并计算模板与图像的相似度来确定匹配位置。在本文中，我们将探讨如何在OpenCvSharp中使用带掩码的模板匹配，并提供相应的源代码示例。
2.3 openCv -- 对矩阵执行掩码操作
Bamboo265925的博客
07-24 1636
具体而言，掩模操作通常涉及将掩模矩阵与图像的局部区域对齐，然后将掩模矩阵中的每个值与其覆盖的像素值相乘，最后将所有这些乘积相加以得出新的像素值。使用掩模的方式是将掩模矩阵的中心（在上述例子中由0-0索引标记）放置在你想要计算的像素上，然后将像素值与重叠的矩阵值相乘后求和。当掩模应用在图像上时，它会在图像的每个像素位置上滑动，每次都将掩模中的系数与相应的像素值相乘，然后将所有乘积相加以得到新的像素值。这是一个相当大的差异。这里的中心系数（5）比周围的系数大，这意味着中心像素的权重更大，这有助于增强对比度。
Opencv之矩阵的掩码操作
ubunfans的专栏
04-22 5086
矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。 实现掩码操作的两种方法
Opencv矩阵的掩码操作
01-20
本程序是Opencv官方文档（3.0）的一个关于矩阵掩码操作的例子，可以完美运行
OpenCV进阶操作：图像掩模
最新发布
m0_65065095的博客
05-05 980
通过将掩码图像与原图像进行逐像素逻辑运算，可以实现对特定区域进行掩模（遮罩），只对感兴趣的区域进行处理，而不影响其他区域。掩码图像在图像分割、图像修复、图像特征提取等图像处理任务中很常见，它可以用来指定感兴趣的区域，从而在处理过程中对特定区域进行操作或分析。
opencv c++函数 基础3 矩阵的掩码操作
CV菜鸟的学习之路
04-25 1341
矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。 测试用例 思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下面的公式： 上面那种表达法是公式的形式，而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形
opencv的掩码操作
good good study，day day up
02-23 557
当需要对图像进行简单的像素点变化的时候，最常规的就是对每个像素点的值进行函数运算。opencv提供了掩码操作，让我们可以通过设置掩码来设置矩阵，效率比起自己手写要更高。以下是一个例子： 以上的两个式子等价，M为掩码。第二个式子可以理解为作图像的卷积运算。opencv为我们提供了这样一个函数，让我们来达到这样的运算目标。 void filter2D(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArray kernel, Point an...
OpenCV实践（2）- 矩阵的掩码操作
shenwanjiang111的专栏
01-31 2381
本文就是简单讲述了怎么样对图像实现简单的矩阵掩码操作。这是图像处理的一些基本操作吧。
【OpenCV C++20 学习笔记】矩阵上的掩码(mask)操作
TeamLee的博客
07-24 2368
在锐化等图片处理中，经常会用到掩码(mask)操作。本文详细介绍了掩码操作的原理，并将自定义的掩码操作实现和OpenCV中的filter2D方法进行了对比。
OpenCV中的矩阵操作
深之JohnChen的专栏
03-21 828
OpenCV中的矩阵操作主要围绕Mat类展开，涵盖创建、访问、运算及变换等。
OpenCV 对矩阵进行掩码操作
weixin_30538029的博客
04-17 149
Mask operations on matriceshttps://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html 掩模矩阵（也称为内核）可重新计算图像中的每一个像素值。此掩码包含的值将调整相邻像素（和当前像素）对新像素值的影响程度。从数学的角度来看，我们使用指定的值进行加权平均。 转载于:https://...
OpenCv矩阵掩码操作
Lawrence_121
03-10 463
定义：矩阵的掩码操作就是重新计算图像中的每个像素值。应用：常用于图像平滑，边缘检测，特征分析等区域。方法：第一种使用公式，第二种使用filter2D()函数  #include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include<math.h> using namespace cv; using namespace...
opencv利用掩码实现逼真贴图 去除白背景
10-06
比如把一个带有白色背景的熊猫头，复制到一个背景图片中，本程序可以实现只复制熊猫头，而去掉白色的背景，使得贴图更加的逼真。
opencv掩码操作-滤波
love_image_xie的博客
02-27 443
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //图像掩码的...
OpenCV学习笔记之掩码操作
浩瀚之水的专栏
03-14 1858
一、掩码操作 矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。 二、操作实践 2.1基于像素邻域的掩码操作 /*! * \brief myMaskFun * \param srcImage ...
理解矩阵的掩码操作 使用opencv锐化图片
ChainingBlocks
09-08 1112
关于opencv的矩阵掩码的操作其他博客已经讲了很多了，他们基本上都是抄opencv中文社区的，本文跟他们的区别是，这里只具体解释公式 I(i,j) = 5*I(i,j) - [ I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i,j-1) + I(i,j+1)]，也就是本人对这个公式的理解。引用opencv中文社区的一句话： 矩阵掩码的思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值
6、OpenCV掩码矩阵运算Mask
phinoo的博客
01-08 9847
OpenCV掩码矩阵运算Mask一、学习目标二、掩码矩阵运算三、两种解决方案四、完整代码示例五、致谢 一、学习目标 了解什么是掩码矩阵运算 学会2种方法实现掩码矩阵运算 使用锐化图像的实例 二、掩码矩阵运算 矩阵的掩码操作非常简单。这个想法是我们根据掩码矩阵(也称为内核)重新计算图像中的每个像素值。此掩码保存的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度。从数学的观点来看，我们用我们指定的值得到一个加权平均数作为新像素值，可对比计算机视觉中的卷积运算。 测试案例 假如我们要实现图像得对比度增强。简
学习OpenCV范例（三）——矩阵的掩码操作
chenjiazhou12的专栏
03-12 3686
矩阵的掩码操作在图形图像上面来说就是矩阵的卷积运算，使像素点与周围临近的像素点关联起来，可以进行中值滤波，均值滤波，锐化，等等功能，具体想达到怎样的一个功能效果，在OpenCV的其他函数中都有给出，也可以自己给定算子，得到属于自己的滤波器，下面就看看范例的介绍吧。 1、矩阵的掩码操作 矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素
Opencv核心功能---对矩阵进行掩码操作
LYKymy的博客
10-17 451
矩阵上的掩码操作非常简单。 我们的想法是根据掩模矩阵（也称为内核）重新计算图像中的每个像素值。 此掩码包含的值将调整相邻像素（和当前像素）对新像素值的影响程度。 从数学的角度来看，我们使用指定的值进行加权平均。 测试样例 让我们考虑图像对比度增强方法的问题。 基本上我们想要为图像的每个像素应用以下公式： 第一种表示法是使用公式，而第二种表示法是第一种使用掩码的压缩版本。 您可以通过将掩码...
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