opencv 的应用（1）

文章目录

• 文章忘保存丢了，气死我了，直接上应用层的了，
• 应用一:图片融合logo
• • • 效果图：
    • 处理一 、读取图片
    • 规定图片操作的区域， 设定ROI
    • 将logo图片灰度化，制作阈值mask
    • 获取logo的区域， 进行非运算
    • 获取背景和logo图像
• 完成效果
• 完整代码

文章忘保存丢了，气死我了，直接上应用层的了， 应用一:图片融合logo 效果图：

处理一 、读取图片

import cv2 as cv
img1 = cv.imread('./imgs/img1.png')
img2 = cv.imread('./imgs/logo.png')

规定图片操作的区域， 设定ROI

rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0: rows, 0: cols]

• roi 需要操作的区域

将logo图片灰度化，制作阈值mask

img2gray = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY) 

mask 为， 黑色区域为需要提取的部分，白色为过滤的部分

获取logo的区域， 进行非运算

inv_mask = cv.bitwise_not(mask)

logo 的mask 区域

获取背景和logo图像

logo的图像添加在图片上

img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask=inv_mask)

获取logo 的区域

img2_fg= cv.bitwise_and(img2, img2,mask= mask)

加在一起

dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst

完成效果

完整代码

import cv2 as cv
img1 = cv.imread('./imgs/img1.png')
img2 = cv.imread('./imgs/logo.png')
rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0: rows, 0:cols]
img2gray = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
inv_mask = cv.bitwise_not(mask)
inv_mask = cv.erode(inv_mask, cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (3,3)))
# 现在将ROI中logo的区域涂黑
img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask=inv_mask)

# 仅从logo图像中提取logo区域
img2_fg = cv.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
# out = cv.addWeighted(img1,0.6, img2, 0.4, 0)
dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
cv.imshow('res',img1)
# cv.imshow('out', img1_bg)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()