当前位置: 首页 > news >正文

【Python】一个简单的小案例:实现将两张图片合并为一张

 使用时保证已经安装了opencv-python

import cv2bg = "BG.jpg"  # 背景图名称
fg = "FG.jpg"  # 前景图名称
output_filename = "new.jpg"  # 合成后图片名称img_bg = cv2.imread(bg)  # 读取背景图
img_fg = cv2.imread(fg)  # 读取前景图# 读取背景图和前景图的像素和通道数
rows_bg, cols_bg, channels_bg = img_bg.shape
rows_fg, cols_fg, channels_fg = img_fg.shape
change_points = (cols_bg, rows_bg)# 修改前景图大小为背景图大小
img_fg = cv2.resize(img_fg, change_points, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)roi = img_bg[0:rows_bg, 0:cols_bg]  # 划定ROI区域
img_fg2gray = cv2.cvtColor(img_fg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 前景图转为灰度图
ret, mask = cv2.threshold(img_fg2gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 设定阈值和掩膜
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)  # 掩膜取反img_bg_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask)  # 获背景图扣去空白
img_fg_fg = cv2.bitwise_and(img_fg, img_fg, mask=mask_inv)  # 前景图扣去空白dst = cv2.add(img_bg_bg, img_fg_fg)  # 合成图像cv2.imwrite(output_filename, dst)  # 保存图像

代码功能:

  1. 导入OpenCV库:import cv2

  2. 定义背景图(bg)、前景图(fg)和输出图片的文件名(output_filename)。

  3. 使用OpenCV的cv2.imread函数读取背景图和前景图。

  4. 获取背景图和前景图的尺寸和通道数,保存在rows_bg, cols_bg, channels_bgrows_fg, cols_fg, channels_fg中。

  5. 将前景图的大小调整为背景图的大小,使用cv2.resize函数。

  6. 划定ROI(Region of Interest)区域,即在背景图上选择合成的区域。

  7. 将前景图转为灰度图,使用cv2.cvtColor函数。

  8. 设定阈值和创建掩膜,使用cv2.threshold函数。

  9. 对掩膜取反,得到反向掩膜。

  10. 使用cv2.bitwise_and函数将背景图和前景图按照掩膜进行与运算,分别得到背景图中保留前景部分和前景图中保留背景部分的图像。

  11. 使用cv2.add函数将上述两个部分叠加,得到最终合成的图像。

  12. 使用cv2.imwrite函数将合成后的图像保存到指定文件名的文件中。

相关文章:

【Python】一个简单的小案例:实现将两张图片合并为一张

使用时保证已经安装了opencv-python import cv2bg "BG.jpg" # 背景图名称 fg "FG.jpg" # 前景图名称 output_filename "new.jpg" # 合成后图片名称img_bg cv2.imread(bg) # 读取背景图 img_fg cv2.imread(fg) # 读取前景图# 读取背景…...

不同的强化学习模型适配与金融二级市场的功能性建议

DQN ES DDPG A2C TD3 SAC QMIX MADDPG PPO CQL IMPALA 哪个模型适合进行股票操作 在考虑使用哪种模型进行股票操作时,需要考虑模型的特点、适用场景以及实现复杂度等因素。以下是对您列出的几种强化学习模型的简要概述,以帮助您做出选择: DQ…...

【音视频原理】音频编解码原理 ③ ( 音频 比特率 / 码率 | 音频 帧 / 帧长 | 音频 帧 采样排列方式 - 交错模式 和 非交错模式 )

文章目录 一、音频 比特率 / 码率1、音频 比特率2、音频 比特率 案例3、音频 码率4、音频 码率相关因素5、常见的 音频 码率6、视频码率 - 仅做参考 二、音频 帧 / 帧长1、音频帧2、音频 帧长度 三、音频 帧 采样排列方式 - 交错模式 和 非交错模式1、交错模式2、非交错模式 一…...

spring常用语法

etl表达式解析 if (rawValue ! null && rawValue.startsWith("#{") && entryValue.endsWith("}")) { // assume its spel StandardEvaluationContext context new StandardEvaluationContext(); context.setBeanResolver(new Be…...

【计算机毕业设计】128电脑配件销售系统

🙊作者简介:拥有多年开发工作经验,分享技术代码帮助学生学习,独立完成自己的项目或者毕业设计。 代码可以私聊博主获取。🌹赠送计算机毕业设计600个选题excel文件,帮助大学选题。赠送开题报告模板&#xff…...

换个思维方式快速上手UML和 plantUML——类图

和大多数朋友一样,Jeffrey 在一开始的时候也十分的厌烦软件工程的一系列东西,对工程化工具十分厌恶,觉得它繁琐,需要记忆很多没有意思的东西。 但是之所以,肯定有是因为。对工程化工具的不理解和不认可主要是基于两个逻…...

策略模式+SpringBoot接口,一个接口实现接收的数据自动分流处理

策略模式 定义了算法族,分别封装起来,让它们之间可以互相替换,此模式让算法的变化,不会影响到使用算法的客户。策略模式的精髓就在于将经常变化的一点提取出来,单独变成一类,并且各个类别可以相互替换和组合。 1、策略接口 CalculationStrategy //算数 public interface…...

P1228 地毯填补问题(葬送的芙蓉王【bushi】)

地毯填补问题 题目描述 相传在一个古老的阿拉伯国家里,有一座宫殿。宫殿里有个四四方方的格子迷宫,国王选择驸马的方法非常特殊,也非常简单:公主就站在其中一个方格子上,只要谁能用地毯将除公主站立的地方外的所有地…...

352. 闇の連鎖(树上差分,LCA)

352. 闇の連鎖 - AcWing题库 传说中的暗之连锁被人们称为 Dark。 Dark 是人类内心的黑暗的产物,古今中外的勇者们都试图打倒它。 经过研究,你发现 Dark 呈现无向图的结构,图中有 N 个节点和两类边,一类边被称为主要边&#xff…...

dcat admin + dingo + nginx 开发前台

前言 Dcat Admin 是一个功能强大的后端框架,主要用于开发管理后台。然而,大多数网站不仅需要一个管理后台,还需要一个用户界面,即“前台”,以及它们自己的用户系统。 为了实现这一目标,我们需要对 Dcat A…...

安卓线性布局LinearLayout

<?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:tools"http://schemas.android.com/tools"android:layout_width"match_parent"android:…...

Advanced CNN

文章目录 回顾Google NetInception1*1卷积Inception模块的实现网络构建完整代码 ResNet残差模块 Resedual Block残差网络的简单应用残差实现的代码 练习 回顾 这是一个简单的线性的卷积神经网络 然而有很多更为复杂的卷积神经网络。 Google Net Google Net 也叫Inception V…...

判断当前设备是不是安卓或者IOS?

代码(重要点): 当前文件要是 xxx.js文件,就需要写好代码后调用才会执行: // 判断是不是安卓 const isAndroid () > {return /android/.test(navigator.userAgent.toLowerCase()); }// 判断是不是ios const isIOS () > {return /iphone|ipad|ipod/.test(navigator.use…...

使用C++操作Matlab中的mat文件

matlab提供读写MAT文件的头文件和库函数&#xff0c;下面列出这些文件的路径&#xff0c;其中matlabroot指matlab安装的路径&#xff0c;arch来识别平台架构 头文件在matlabroot\extern\include库函数在matlabroot\bin\win64例程在matlabroot\extern\examples\eng_mat头文件 …...

【OCPP】ocpp1.6协议第3.5章节:本地授权和离线行为-介绍及翻译

目录 3.5章节 概述 3.5 本地鉴权和离线行为-译文(Local Authorization & Offline Behavior) 3.5.1 鉴权缓存-译文(3.5.1. Authorization Cache) 3.5.2 本地鉴权列表-译文(Local Authorization List) 3.5.3 授权缓存和本地授权列表之间的关系-译文(Relation between A…...

OpenGL查询对象 Query Objects

查询对象和异步查询(Query Objects and Asynchronous Queries) Query Objects&#xff08;查询对象&#xff09;是OpenGL中的一种机制&#xff0c;用于获取有关一系列GL命令处理过程的信息。这些信息可以包括&#xff1a; 绘图命令处理的图元数量。写入变换反馈缓冲区的图元数…...

【数据分享】1929-2023年全球站点的逐日最高气温数据(Shp\Excel\免费获取)

气象数据是在各项研究中都经常使用的数据&#xff0c;气象指标包括气温、风速、降水、湿度等指标&#xff0c;其中又以气温指标最为常用&#xff01;说到气温数据&#xff0c;最详细的气温数据是具体到气象监测站点的气温数据&#xff01; 之前我们分享过1929-2023年全球气象站…...

Docker深入解析:从基础到实践

Docker基础知识 Docker是什么&#xff1a;定义和核心概念解释 Docker是一个开源项目&#xff0c;它诞生于2013年&#xff0c;旨在自动化应用程序的部署过程&#xff0c; 让应用程序能够在轻量级的、可移植的、自给自足的容器中运行。这些容器可以在几乎任何机器上运行&#xf…...

【鸿蒙】大模型对话应用(一):大模型接口对接与调试

Demo介绍 本demo对接阿里云和百度的大模型API&#xff0c;实现一个简单的对话应用。 DecEco Studio版本&#xff1a;DevEco Studio 3.1.1 Release HarmonyOS API版本&#xff1a;API9 关键点&#xff1a;ArkTS、ArkUI、UIAbility、网络http请求、列表布局 官方接口文档 此…...

SQL的函数类型

目录 一、聚合函数 二、数值型函数 三、字符串函数 四、日期函数 五、流程控制函数 一、聚合函数 定义&#xff1a;聚合函数是指对一组值进行运算&#xff0c;最终返回是单个值&#xff0c;也可以被称为组合函数。 COUNT() 统计目标行数量的函数 AVG() 求平均值 SU…...

RAG + Agent = 王炸组合:知识增强型Agent详解

完整版合集、面试题库、项目实战&#xff0c;全网同名【图解 AI 系列】前几篇文章我们讲了Agent的核心能力&#xff1a;调用工具、记忆系统、规划能力、多Agent协作。但有一个问题一直没解决&#xff1a;Agent的知识从哪来&#xff1f; 大模型的知识是训练时学到的&#xff0c;…...

深度学习的五大硬边界:数据饥渴、因果失语、鲁棒性脆性、可解释性黑洞与泛化围栏

1. 这不是“AI不行了”&#xff0c;而是你该看清深度学习真正能做什么、不能做什么“Limitations of Deep Learning”这个标题&#xff0c;乍一看像篇学术综述的冷门小节&#xff0c;但在我过去十年带团队落地近百个AI项目的过程中&#xff0c;它其实是每个工程师、产品经理甚至…...

LibreSprite:为什么这款开源像素动画软件能成为独立开发者的首选?

LibreSprite&#xff1a;为什么这款开源像素动画软件能成为独立开发者的首选&#xff1f; 【免费下载链接】LibreSprite Animated sprite editor & pixel art tool -- Fork of the last GPLv2 commit of Aseprite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LibreSpri…...

终极网页资源下载神器:ResourcesSaverExt完整操作指南

终极网页资源下载神器&#xff1a;ResourcesSaverExt完整操作指南 【免费下载链接】ResourcesSaverExt Chrome Extension for one click downloading all resources files and keeping folder structures. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ResourcesSaverExt …...

第1章:AI Agent 架构与核心组件

第1章:AI Agent 架构与核心组件 1.1 从 LLM 到 AI Agent:范式转变 大型语言模型(LLM)本身只是被动响应的工具——用户输入提示,模型输出回答。而 AI Agent(人工智能代理)则赋予了模型主动思考、规划和使用工具的能力,使其能够: 自主规划:将复杂任务分解为可执行的步…...

GROMACS分子动力学结果分析过程中的一些问题

为什么已经进行了周期性矫正还是会有如下问题&#xff1a;gmx trjconv -s step7_1.tpr -f step7_1.xtc -n index.ndx -o step7_1_center.xtc -pbc mol -center -ur compact...

AI工程师必备:三款主流工具的实操落地指南

1. 项目概述&#xff1a;一份真正“够用”的AI资讯简报&#xff0c;到底长什么样&#xff1f;你有没有过这种体验&#xff1a;每天早上打开邮箱&#xff0c;收进十几封AI领域的Newsletter——有的标题写着“深度解析LLM推理优化”&#xff0c;点开发现通篇是论文摘要堆砌&#…...

技术人准备英文面试:除了刷题,这五个表达习惯更关键

许多软件测试工程师在准备英文面试时&#xff0c;往往会陷入一个误区&#xff1a;将大量时间花在背诵专业术语&#xff08;如“Equivalence Partitioning”、“Regression Testing”&#xff09;&#xff0c;或者在技术问答环节机械地复述测试用例的设计逻辑。诚然&#xff0c;…...

AI 应用开发到底在开发什么?

很多人刚开始接触 AI 应用开发时&#xff0c;会把它理解成“调用一个大模型接口”。这个理解不能说错&#xff0c;但太浅了。真正能在公司里上线、能产生价值的 AI 应用&#xff0c;往往不是一个简单的聊天框&#xff0c;而是一套完整系统。它要接用户入口&#xff0c;要接业务…...

Linux sed 流编辑器实战 —— 批量修改文本、替换、删除、插入(运维必备)

前言sed 是 Linux 最核心的非交互式流编辑器&#xff0c;专门用来批量修改文本、替换字符串、删除行、插入行、注释配置&#xff0c;不用手动打开文件&#xff0c;一条命令搞定批量操作&#xff0c;是运维、开发处理文件的神器。本文从基础语法到正则实战&#xff0c;全覆盖工作…...