python - 解释 res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask) 中的参数含义

Question

我正在尝试提取输入图像的蓝色。为此，我使用命令创建了一个蓝色的 HSV 颜色边界和阈值 HSV 图像

mask_img = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

之后我在输入图像和阈值图像上使用了bitwise_and

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask_img)

其中 img 是输入图像。我从 opencv 获得了这段代码。但是我不明白为什么 bitwise_and 中使用了三个参数以及每个参数的实际含义？为什么在 src1 和 src2 使用相同的图像？

还有这里的mask关键字有什么用？请帮我找出答案

Answer 1

这背后的基本概念是黑色的值，它在 OPEN_CV 中的值为 0。所以黑色 + 任何颜色 = 任何颜色，因为黑色的值为 0。

现在假设我们有两张图片，一张名为 img1，另一张名为 img2。img2 包含我们要放置在 img1 上的 Logo 。我们创建threshold，然后创建img2的mask和mask_inv，同时创建img1的roi。现在我们要做两件事，把img2的logo加到img1上。我们在 mask_inv 的帮助下将 roi 的背景创建为 img1_bg，mask_inv 将有两个区域，一黑一白，在白色区域我们将放置 img1 部分并保留黑色原样-

img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)

在您的问题中，您直接使用了创建的 img 的掩码

res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask_img)

在 img2 中，我们需要创建 Logo 作为 roi 的前景，

img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)

这里我们使用了 mask 层，img2的标志部分被填充在 mask 的白色部分现在，当我们将两者相加时，我们得到了完美的组合投资返回率如需完整说明和理解，请访问: OPEN CV CODE FILES AND FULL DESCRIPTION