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详细讲解 Python实现对图像进行掩膜遮罩处理

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:267人阅读

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图像掩模(image mask):用选定的图像、图形或物体,对待处理的图像(局部或全部)进行遮挡来控制图像处理的区域或处理过程。由于覆盖的特定图像或物体称为掩模(mask),在做图像处理的时候,对图像进行遮罩的需求非常多,接下来就以下面这张猫狗的图片进行演示,我选择的是小猫的头像。

首先看效果图:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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Python实现对图像进行掩膜遮罩处理

  • 导入所需的库
  • 创建掩膜图像
    • 方形掩膜
    • 圆形掩膜
  • 掩膜与原始图像进行拼接
  • 展示图像
  • 效果展示
  • 总结

导入所需的库

此次需要的库资源有cv2numpy,可通过pip install xxx进行下载。

import cv2
import numpy as np复制代码

创建掩膜图像

创建掩膜具体需要看图像的尺寸,根据图像的尺寸所需创建自己的掩膜,当然掩膜的想也可以自己选择。我这里创建的掩膜有方形掩膜和圆形掩膜。

方形掩膜

掩膜坐标为[10:170, 50:220]。

# 创建掩膜
mask = np.zeros([img.shape[0], img.shape[1]], dtype=np.uint8)
mask[10:170, 50:220] = 255复制代码

圆形掩膜

掩膜坐标:
x = 140
y = 100
r = 80

# 创建掩膜
x = 140
y = 100
r = 80
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask = cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1)复制代码

掩膜与原始图像进行拼接

图片合并用到了 cv2.add,将掩膜与原始图像进行拼接合并。

image = cv2.add(img, np.zeros(np.shape(img), dtype=np.uint8), mask=mask)复制代码

展示图像

# 展示原图
cv2.imshow("img", img)
# 展示掩膜图片
cv2.imshow("mask", mask)
# 展示添加掩膜效果图片
cv2.imshow("image", image)复制代码

效果展示

原始图像:

在这里插入图片描述

方形掩膜图像:

在这里插入图片描述

方形掩膜与原图合并图像:

在这里插入图片描述

圆形掩膜图像:

在这里插入图片描述

圆形掩膜与原图合并图像:

在这里插入图片描述

总结

遮挡掩膜的原理很简单,首先创建一个和图片同样大小的全黑图像,再把需要显示的区域像素改成白色,最后使用cv2.add叠加image和mask就可以实现图像的遮挡显示。

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以上就是详细讲解 Python实现对图像进行掩膜遮罩处理的详细内容,更多请关注gxlcms其它相关文章!

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