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以下是单个问题的回复:

问:实验内容 选择两幅jpg格式图像,一幅是物体图像RW,一幅是背景图像BJ,采用正确的图像代数运算方法,分别实现图像叠加、混合图像的分离和图像的局部显示效果。 实验方法和程序 1.选择两幅大小一样的灰度图像BJ和RW(jpg格式),选取适当的图像代数运算,实现两幅图像的叠加。 2.给定背景图,将1产生的叠加的图,选取适当的图像代数运算,重新分离出物体图像。 3.选取一张图像,然后选定关注区域,根据关注区域设定掩膜矩阵,从而实现将不需要保存的区域涂黑的效果。
GPT答: 7i24.cn
实验步骤和程序如下:

1. 图像叠加
```python
import cv2

# 读取背景图像和物体图像
BJ = cv2.imread('background.jpg', 0)  # 背景图像,灰度图
RW = cv2.imread('object.jpg', 0)      # 物体图像,灰度图

# 图像叠加
result = BJ + RW

# 显示叠加后的结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```

2. 分离物体图像
```python
import numpy as np

# 给定背景图BJ和叠加后的结果result,分离出物体RW的方法是相减操作。
separated_object = result - BJ

# 显示分离出的物体图像
cv2.imshow('Separated Object', separated_object)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```

3. 图片局部显示效果(涂黑不需要保存区域)
```python 
import numpy as np 

image = cv.imread("image_path") 
mask= np.zeros(image.shape[:], dtype="uint8") 
(cX, cY) =(image.shape[1]//4, image.shape[0]//4) 
(fX, fY)= (cX*3,cY*3)

mask[cY:fY,cX:fX]=255 

masked=cv.bitwise_and(image,image, mask=mask)

plt.imshow(masked), plt.axis("off")
plt.show()
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 查下百度 查下必应 2024-03-26 15:31:16



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