超详细注释之OpenCV制作图像Mask

这篇博客将介绍如何使用OpenCV制作Mask图像掩码。使用位运算和图像掩码允许我们只关注图像中感兴趣的部分，截取出任意区域的ROIs。

应用：

图像感兴趣区域的截取；

图像融合：构建透明的叠加层；

1. 效果图

原始图如下：（老九门颖宝&佛爷~）

矩形掩码 VS 效果图如下：（使用矩形掩码，只提取图像中包含人物的区域，而忽略其他区域）

圆形掩码 VS 效果图如下：（圆形掩模显示在左边，掩模的应用在右边。实质上可以使用任意形状的掩码图像，如矩形、圆、线、多边形等从图像中提取区域）

2. 源码

# 分别使用矩形和圆形遮罩从图像中提取身体和脸部。
# USAGE
# python opencv_masking.py

import argparse

import cv2
# 导入必要的包
import numpy as np

# 构建命令行参数及解析
# --image 输入图像路径
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, default="yc.jpg",
                help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载原始输入图像，并展示
image = cv2.imread(args["image"])
cv2.imshow("Original", image)

# 掩码和原始图像具有相同的大小，但是只有俩种像素值：0（背景忽略）、255（前景保留）
mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
cv2.rectangle(mask, (30, 90), (280, 440), 255, -1)
cv2.imshow("Rectangular Mask", mask)

# 应用掩码图像
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
cv2.imshow("Rectangular Mask Applied to Image", masked)
cv2.waitKey(0)

# 构造一个圆形掩码（半径为140px，并应用位运算）
mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
cv2.circle(mask, (155, 200), 140, 255, -1)
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

# 展示输出图像
cv2.imshow("Circular Mask", mask)
cv2.imshow("Circular Mask Applied to Image", masked)
cv2.waitKey(0)

参考

https://www.pyimagesearch.com/2021/01/19/image-masking-with-opencv/

到此这篇关于超详细注释之OpenCV制作图像Mask的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 图像Mask内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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