Python實現(xiàn)對圖像進行掩膜遮罩處理的方法-創(chuàng)新互聯(lián)

小編給大家分享一下Python實現(xiàn)對圖像進行掩膜遮罩處理的方法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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圖像掩模（image mask）：用選定的圖像、圖形或物體，對待處理的圖像（局部或全部）進行遮擋來控制圖像處理的區(qū)域或處理過程。由于覆蓋的特定圖像或物體稱為掩模(mask)，在做圖像處理的時候，對圖像進行遮罩的需求非常多，接下來就以下面這張貓狗的圖片進行演示，我選擇的是小貓的頭像。

首先看效果圖：

Python實現(xiàn)對圖像進行掩膜遮罩處理

  • 導入所需的庫
  • 創(chuàng)建掩膜圖像
    • 方形掩膜
    • 圓形掩膜
  • 掩膜與原始圖像進行拼接
  • 展示圖像
  • 效果展示
  • 總結(jié)

導入所需的庫

此次需要的庫資源有cv2和numpy，可通過pip install xxx進行下載。

import cv2
import numpy as np復制代碼

創(chuàng)建掩膜圖像

創(chuàng)建掩膜具體需要看圖像的尺寸，根據(jù)圖像的尺寸所需創(chuàng)建自己的掩膜，當然掩膜的想也可以自己選擇。我這里創(chuàng)建的掩膜有方形掩膜和圓形掩膜。

方形掩膜

掩膜坐標為[10:170, 50:220]。

# 創(chuàng)建掩膜
mask = np.zeros([img.shape[0], img.shape[1]], dtype=np.uint8)
mask[10:170, 50:220] = 255復制代碼

圓形掩膜

掩膜坐標：
x = 140
y = 100
r = 80

# 創(chuàng)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)復制代碼

掩膜與原始圖像進行拼接

圖片合并用到了 cv2.add，將掩膜與原始圖像進行拼接合并。

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

展示圖像

# 展示原圖
cv2.imshow("img", img)
# 展示掩膜圖片
cv2.imshow("mask", mask)
# 展示添加掩膜效果圖片
cv2.imshow("image", image)復制代碼

效果展示

原始圖像：

方形掩膜圖像：

方形掩膜與原圖合并圖像：

圓形掩膜圖像：

圓形掩膜與原圖合并圖像：

總結(jié)

遮擋掩膜的原理很簡單，首先創(chuàng)建一個和圖片同樣大小的全黑圖像，再把需要顯示的區(qū)域像素改成白色，最后使用cv2.add疊加image和mask就可以實現(xiàn)圖像的遮擋顯示。

以上是Python實現(xiàn)對圖像進行掩膜遮罩處理的方法的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道！

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