超詳細(xì)注釋之OpenCV制作圖像Mask

更新時間：2021年09月10日 10:08:50 作者：程序媛一枚~

這篇文章主要介紹了OpenCV制作圖像Mask，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

這篇博客將介紹如何使用OpenCV制作Mask圖像掩碼。使用位運算和圖像掩碼允許我們只關(guān)注圖像中感興趣的部分，截取出任意區(qū)域的ROIs。

應(yīng)用：

圖像感興趣區(qū)域的截??；

圖像融合：構(gòu)建透明的疊加層；

1. 效果圖

原始圖如下：（老九門穎寶&佛爺~）

在這里插入圖片描述

矩形掩碼 VS 效果圖如下：（使用矩形掩碼，只提取圖像中包含人物的區(qū)域，而忽略其他區(qū)域）

在這里插入圖片描述

圓形掩碼 VS 效果圖如下：（圓形掩模顯示在左邊，掩模的應(yīng)用在右邊。實質(zhì)上可以使用任意形狀的掩碼圖像，如矩形、圓、線、多邊形等從圖像中提取區(qū)域）

在這里插入圖片描述

2. 源碼

# 分別使用矩形和圓形遮罩從圖像中提取身體和臉部。
# USAGE
# python opencv_masking.py

import argparse

import cv2
# 導(dǎo)入必要的包
import numpy as np

# 構(gòu)建命令行參數(shù)及解析
# --image 輸入圖像路徑
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, default="yc.jpg",
                help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())

# 加載原始輸入圖像，并展示
image = cv2.imread(args["image"])
cv2.imshow("Original", image)

# 掩碼和原始圖像具有相同的大小，但是只有倆種像素值：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)

# 應(yīng)用掩碼圖像
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
cv2.imshow("Rectangular Mask Applied to Image", masked)
cv2.waitKey(0)

# 構(gòu)造一個圓形掩碼（半徑為140px，并應(yīng)用位運算）
mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
cv2.circle(mask, (155, 200), 140, 255, -1)
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

# 展示輸出圖像
cv2.imshow("Circular Mask", mask)
cv2.imshow("Circular Mask Applied to Image", masked)
cv2.waitKey(0)