大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了OpenCV Python中的渐变蒙版混合，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
因此，主要的问题(mask/255) * blur + (1-mask/255)*anotherimg是运算符。他们只在一个频道上工作。下一个问题是使用浮点数来“平滑”。
我将与Alpha通道混合的代码更改为：
1）我将每个通道用于源图像和蒙版
2）执行公式
3）合并通道
def blend_with_mask_matrix(src1, src2, mask):
res_chAnnels = []
for c in range(0, src1.shape[2]):
a = src1[:, :, c]
b = srC2[:, :, c]
m = mask[:, :, c]
res = cv.add(
cv.multiply(b, cv.divIDe(np.full_like(m, 255) - m, 255.0, dtype=cv.CV_32F), dtype=cv.CV_32F),
cv.multiply(a, cv.divIDe(m, 255.0, dtype=cv.CV_32F), dtype=cv.CV_32F),
dtype=cv.CV_8U)
res_chAnnels += [res]
res = cv.merge(res_chAnnels)
return res
作为渐变蒙版，我只是使用模糊的圆圈。
def blur_image(cv_image, radius, center, gaussian_core, sigma_X):
blurred = cv.GaussianBlur(cv_image, gaussian_core, sigma_X)
circle_not_mask = np.zeros_like(cv_imagE)
cv.circle(circle_not_mask, center, radius, (255, 255, 255), -1)
#Smoothing borders
cv.GaussianBlur(circle_not_mask, (101, 101), 111, dst=circle_not_mask)
# CompuTing
res = blend_with_mask_matrix(cv_image, blurred, circle_not_mask)
return res
结果：
它的工作比没有平滑边界的第一个版本慢一些，但是可以。
我有一个图像和圆圈区域。除了圆圈区域，我需要模糊所有内容。我还需要使圆的边界平滑。
现在我在python中有代码，这不会模糊圆的边界。
def blur_image(cv_image,radius,center,gaussian_core,sigma_X):
blurred = cv.GaussianBlur(cv_image,sigma_X)
h,w,d = cv_image.shape
# masks
circle_mask = np.ones((h,w),cv_image.dtypE)
cv.circle(circle_mask,(0,0),-1)
circle_not_mask = np.zeros((h,cv_image.dtypE)
cv.circle(circle_not_mask,(2,2,2),-1)
# CompuTing
blur_around = cv.bitwise_and(blurred,blurred,mask=circle_mask)
image_in_circle = cv.bitwise_and(cv_image,cv_image,mask=circle_not_mask)
res = cv.bitwise_or(blur_around,image_in_circlE)
return res
当前版本：
如何模糊圆的边界？在输出示例中，我在程序中使用了渐变蒙版。在opencv中有类似的东西吗？
更新04.03
所以，我已经从这个回答的主题以及我所拥有的内容中尝试了公式： 代码：
def blend_with_mask_matrix(src1,src2,mask):
res = src2 * (1 - cv.divide(mask,255.0)) + src1 * cv.divide(mask,255.0)
return res
此代码应与最近的代码相似，但事实并非如此。圆圈中的图像略有不同。颜色有问题。 问题仍然悬而未决。
以上是大佬教程为你收集整理的OpenCV Python中的渐变蒙版混合全部内容，希望文章能够帮你解决OpenCV Python中的渐变蒙版混合所遇到的程序开发问题。
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