【OpenCV-Python】:批量生成掩膜图像
话不多说,直接看代码!import cv2import osimport numpy as npdef read_path(file_pathname):for filename in os.listdir(file_pathname):# 遍历文件夹内的所有图片print(filename)# 打印图片名称a = 44
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话不多说,直接看代码!
import cv2
import os
import numpy as np
def read_path(file_pathname):
for filename in os.listdir(file_pathname): # 遍历文件夹内的所有图片
print(filename) # 打印图片名称
a = 44 # 设置掩膜区域的初始边线位置
img = cv2.imread(file_pathname+'/'+filename) # 读取图片
mask = np.ones((128, 128, 3), dtype=np.uint8) * 255 # 255:生成全白数值矩阵(如果要生成黑色区域块,
# 需要生成0矩阵。)
mask[a:a + 40, a:a + 40] = 0 # 掩膜区域大小为40×40,令该区域像素值为0(黑色)
mask_img = cv2.bitwise_and(img, mask) # cv2.bitwise_and是对二进制数据进行“与”操作,
# 掩膜图像白色区域是对需要处理图像像素的保留,黑色区域是对需要处理图像像素的剔除
cv2.imwrite("I:\\LOL\\mask"+"/"+filename, mask_img) # 保存图像到指定位置
read_path("I:\\LOL\\train_normal")
结果展示:

GitCode 天启AI是一款由 GitCode 团队打造的智能助手,基于先进的LLM(大语言模型)与多智能体 Agent 技术构建,致力于为用户提供高效、智能、多模态的创作与开发支持。它不仅支持自然语言对话,还具备处理文件、生成 PPT、撰写分析报告、开发 Web 应用等多项能力,真正做到“一句话,让 Al帮你完成复杂任务”。
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