c++视觉--通道分离,合并处理,在分离的通道中的ROI感兴趣区域里添加logo图片
c++视觉–通道分离,合并处理
通道分离: split()函数
#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("1.jpg");// 检查图像是否成功加载if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;return -1;}// 分离通道std::vector<cv::Mat> channels;cv::split(image, channels);// channels[0] 是蓝色通道// channels[1] 是绿色通道// channels[2] 是红色通道// 显示原始图像和分离的通道cv::imshow("Original Image", image);cv::imshow("蓝色 Channel", channels[0]);cv::imshow("绿色 Channel", channels[1]);cv::imshow("红色 Channel", channels[2]);// 等待按键cv::waitKey(0);return 0;
}

再将拆开后的单通道进行对比度处理后进行合并
#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("1.jpg");// 检查图像是否成功加载if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;return -1;}// 分离通道std::vector<cv::Mat> channels;cv::split(image, channels);// channels[0] 是蓝色通道// channels[1] 是绿色通道// channels[2] 是红色通道// 显示原始图像和分离的通道cv::imshow("Original Image", image);cv::imshow("蓝色 Channel", channels[0]);cv::imshow("绿色 Channel", channels[1]);cv::imshow("红色 Channel", channels[2]);for (cv::Mat& channel : channels) {// 在这里可以对每个通道进行你想要的处理cv::equalizeHist(channel, channel);}cv::imshow("Original Image", image);cv::imshow("蓝色对比度增加 Channel", channels[0]);cv::imshow("绿色对比度增加 Channel", channels[1]);cv::imshow("红色对比度增加 Channel", channels[2]);// 合并通道cv::Mat processedImage;cv::merge(channels, processedImage);// 显示原始图像和处理后的图像cv::imshow("合并 Image", processedImage);// 等待按键cv::waitKey(0);return 0;
}

在分离的通道中的ROI感兴趣区域里添加logo图片
#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("1.jpg");cv::Mat logo = cv::imread("4.jpg",0);// 检查图像是否成功加载if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;return -1;}// 分离通道std::vector<cv::Mat> channels;cv::split(image, channels);// channels[0] 是蓝色通道// channels[1] 是绿色通道// channels[2] 是红色通道// 显示原始图像和分离的通道cv::imshow("Original Image", image);cv::imshow("蓝色 Channel", channels[0]);cv::imshow("绿色 Channel", channels[1]);cv::imshow("红色 Channel", channels[2]);for (cv::Mat& channel : channels) {// 在这里可以对每个通道进行你想要的处理cv::equalizeHist(channel, channel);}cv::imshow("Original Image", image);cv::imshow("蓝色对比度增加 Channel", channels[0]);cv::imshow("绿色对比度增加 Channel", channels[1]);cv::imshow("红色对比度增加 Channel", channels[2]);//在分离的通道中的ROI感兴趣区域里添加logo图片cv::Rect roiRect(100, 250, logo.cols, logo.rows);// 提取感兴趣区域(ROI)cv::Mat imageROI = channels[0](roiRect);// 将logo复制到感兴趣区域logo.copyTo(imageROI);cv::imshow("蓝色对比度增加logo区域 Channel", channels[0]);// 合并通道cv::Mat processedImage;cv::merge(channels, processedImage);// 显示原始图像和处理后的图像cv::imshow("合并 Image", processedImage);// 等待按键cv::waitKey(0);return 0;
}

相关文章:
c++视觉--通道分离,合并处理,在分离的通道中的ROI感兴趣区域里添加logo图片
c视觉–通道分离,合并处理 通道分离: split()函数 #include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image cv::imread("1.jpg");// 检查图像是否成功加载if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the…...
python爬虫:多线程收集/验证IP从而搭建有效IP代理池
目录 一、前言 二、IP池的实现 1. 收集代理IP 2. 验证代理IP可用性 3. 搭建IP代理池 三、多线程实现 四、代理IP的使用 五、总结 一、前言 在网络爬虫中,IP代理池的作用非常重要。网络爬虫需要大量的IP地址来发送请求,同时为了降低被封禁的风险…...
阻塞队列以及阻塞队列的一个使用
阻塞队列以及阻塞队列的一个使用 阻塞队列简介 阻塞队列(Blocking Queue)是一种常见的队列数据结构,它具有特殊的行为,可以用于多线程编程中,以协调不同线程之间的任务执行和数据传递。阻塞队列在多线程环境中非常有…...
kafka的请求处理机制
目录 前言: kafak是如何处理请求的? 控制请求与数据类请求 参考资料 前言: 无论是 Kafka 客户端还是 Broker 端,它们之间的交互都是通过“请求 / 响应”的方式完成的。比如,客户端会通过网络发送消息生产请求给 B…...
Linux系统管理:虚拟机Centos Stream 9安装
目录 一、理论 1.Centos Stream 9 二、实验 1.虚拟机Centos Stream 9安装准备阶段 2.安装Centos Stream 9 3.进入系统 一、理论 1.Centos Stream 9 (1) 简介 CentOS Stream 是一种 Linux 操作系统。安装此操作系统的难题在于,在安装此系统之前,…...
5种排序算法
文章目录 一,排序算法时间复杂度比较二,插入排序三,冒泡排序四,快速排序五,堆排序六,二分归并排序 一,排序算法时间复杂度比较 算法最坏情况下平均情况下插入排序O(n )O(n)冒泡排序O(n)O(n)快速…...
TCP/IP(七)TCP的连接管理(四)
一 全连接队列 nginx listen 参数backlog的意义 nginx配置文件中listen后面的backlog配置 ① TCP全连接队列概念 全连接队列: 也称 accept 队列 ② 查看应用程序的 TCP 全连接队列大小 实验1: ss 命令查看 LISTEN状态下 Recv-Q/Send-Q 含义附加:…...
LeetCode【84】柱状图中的最大矩形
题目: 思路: https://blog.csdn.net/qq_28468707/article/details/103682528 https://www.jianshu.com/p/2b9a36a548fa 清晰 代码: public int largestRectangleArea(int[] heights) {int[] heightadd new int[heights.length 1];for (i…...
C++:关于模拟实现vector和list中迭代器模块的理解
文章目录 list和vector的迭代器对比list的实现过程完整代码 本篇是关于vector和list的模拟实现中,关于迭代器模块的更进一步理解,以及在前文的基础上增加对于反向迭代器的实现和库函数的对比等 本篇是写于前面模拟实现的一段时间后,重新回头…...
HTML 笔记 表格
1 表格基本语法 tr:table row th:table head 2 表格属性 2.1 基本属性 表格的基本属性是指表格的行、列和单元格但并不是每个表格的单元格大小都是统一的,所以需要设计者通过一些属性参数来修改表格的样子,让它们可以更更多样…...
3.1 C/C++ 使用字符与指针
C/C语言是一种通用的编程语言,具有高效、灵活和可移植等特点。C语言主要用于系统编程,如操作系统、编译器、数据库等;C语言是C语言的扩展,增加了面向对象编程的特性,适用于大型软件系统、图形用户界面、嵌入式系统等。…...
[代码学习]einsum详解
einsum详解 该函数用于对一组输入 Tensor 进行 Einstein 求和,该函数目前仅适用于paddle的动态图。 Einstein 求和是一种采用 Einstein 标记法描述的 Tensor 求和,输入单个或多个 Tensor,输出单个 Tensor。 paddle.einsum(equation, *opera…...
女性必看——“黄体破裂”到底有多可怕?
前几天的亚运会上发生了这样一件事: 雅思敏(化名)是一名国外皮划艇运动员,在亚运会上奋力完成皮划艇比赛后,突然开始 剧烈腹痛、面色苍白,大汗淋漓,经过进一步检查,确诊卵巢黄体破裂…...
colab切换目录的解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的…...
基于SSM的生活缴费系统的设计与实现
末尾获取源码 开发语言:Java Java开发工具:JDK1.8 后端框架:SSM 前端:采用JSP技术开发 数据库:MySQL5.7和Navicat管理工具结合 服务器:Tomcat8.5 开发软件:IDEA / Eclipse 是否Maven项目&#x…...
【WebLogic】WebLogic 2023年7月补丁导致JVM崩溃的解决方案
受影响版本: Oracle WebLogic 12c(12.2.1.4.0)Oracle WebLogic 14c(14.1.1.0.0) 问题描述: Oracle官方在2023年7月发布的最新版本的OPatch(13.9.4.2.13)存在一个新出现的Bug&#…...
简单OpenSL ES学习
初识OpenSL ES OpenSL ESObjects和Interfaces 所有的Object在OpenSl里面我们拿到的都是一个SLObjectItf:SLObjectItf_创建引擎创建过程要设计得这么麻烦?(object的生命周期)这么多参数,参数类型这么多学习障碍太大&…...
Linux网络编程- struct packet_mreq setsockopt()
struct packet_mreq struct packet_mreq 是一个数据结构,用于 Linux 中的原始数据包套接字,当我们想改变套接字的行为以接收特定类型的数据包时,它与 setsockopt() 函数配合使用。 下面是 struct packet_mreq 的定义: struct p…...
C++学习day4
作业: 1> 思维导图 2> 整理代码 1. 拷贝赋值函数课上代码 //拷贝赋值函数课上代码 #include<iostream> using namespace std;//创建类 class Stu { private://私有的string name;int socer;int *age;//此处注意用到指针类型 public://共有的//无参构…...
从零学算法54
54.给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ,请按照 顺时针螺旋顺序 ,返回矩阵中的所有元素。 螺旋遍历:从左上角开始,按照 向右、向下、向左、向上 的顺序 依次 提取元素,然后再进入内部一层重复相同的步骤,直到…...
Hadoop 3.3.5 分布式集群部署
环境准备与规划硬件要求:3台节点(1主2从)软件依赖:JDK 8、SSH免密登录目录规范:统一安装路径(如/opt/module),用户权限管理Hadoop安装与核心配置一定要检查一下,ssh 能不…...
如何高效下载B站视频:downkyi带来的一站式解决方案
如何高效下载B站视频:downkyi带来的一站式解决方案 【免费下载链接】downkyi 哔哩下载姬downkyi,哔哩哔哩网站视频下载工具,支持批量下载,支持8K、HDR、杜比视界,提供工具箱(音视频提取、去水印等ÿ…...
GPEN技术白皮书精读:生成先验如何解决人脸超分病态逆问题
GPEN技术白皮书精读:生成先验如何解决人脸超分病态逆问题 1. 引言:从模糊到高清的AI魔法 你有没有遇到过这样的情况?翻看老照片时,发现那些珍贵的面孔已经模糊不清;或者用AI生成图片时,人脸总是出现奇怪的…...
实战工业测控:基于快马AI生成LabVIEW与数据库、Web集成的监控系统
今天想和大家分享一个最近用LabVIEW实现的工业测控项目实战经验。这个项目是为某制造车间设计的生产线监控系统,主要实现了设备数据采集、存储和可视化展示的全流程。下面我会分步骤详细介绍实现过程。 数据采集模块设计 这个环节需要实时获取产线上多个设备的运行…...
阿里通义Z-Image-Turbo WebUI镜像部署:科哥二次开发版详细使用教程
阿里通义Z-Image-Turbo WebUI镜像部署:科哥二次开发版详细使用教程 1. 镜像概述与核心优势 阿里通义Z-Image-Turbo WebUI是由开发者"科哥"基于阿里通义实验室原版模型二次开发的图像生成工具。这个镜像封装了完整的WebUI界面,让用户无需复杂…...
软件工程小白必看:从零理解软件生命周期与常见模型
软件工程入门指南:从零理解开发全流程与核心模型 从生活场景看软件生命周期 想象一下建造一栋房子的过程——从最初的蓝图设计到最终交付钥匙,每个阶段都有明确的目标和交付物。软件开发的历程同样如此,我们称之为"软件生命周期"。…...
从零到一:MicroPython 环境搭建与首个硬件交互项目实战
1. 初识MicroPython:为什么选择它? 第一次接触MicroPython时,我正为一个智能家居项目寻找合适的开发方案。当时被它"Python on hardware"的理念吸引——毕竟谁能拒绝用熟悉的Python语法直接控制硬件呢?MicroPython本质上…...
Python开发者实战:用pg-mcp轻松搞定PostgreSQL集群读写分离与连接池管理
Python开发者实战:用pg-mcp轻松搞定PostgreSQL集群读写分离与连接池管理 现代Web应用对数据库的要求越来越高,特别是在高并发场景下,传统的单一数据库连接方式往往成为性能瓶颈。作为Python开发者,我们经常需要在Flask或Django项目…...
一文读懂DMXAPI:一个Key接入300+大模型,开发者降本增效新选择
导语:在大模型应用爆发式增长的今天,开发者面临模型选择多、接入成本高、并发限制严、发票合规难等痛点。有没有一种方案,能让开发者"一次接入,全模型可用"?本文带你深入了解国内新兴的AI大模型聚合平台——…...
Echo:预测智能的一小步,通往通用智能的一大步
来源:机器之心大模型能否预测未来?UniPat AI 构建了一套完整的预测智能基础设施,Echo,包含动态评测引擎、面向未来事件的训练范式和预测专用模型 EchoZ-1.0。在其公开的 General AI Prediction Leaderboard 上,EchoZ-1…...
