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圖像掩模（image mask）：用選定的圖像、圖形或物體，對(duì)待處理的圖像（局部或全部）進(jìn)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(shí)候，對(duì)圖像進(jìn)行遮罩的需求非常多，接下來就以下面這張貓狗的圖片進(jìn)行演示，我選擇的是小貓的頭像。

首先看效果圖：

Python實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像進(jìn)行掩膜遮罩處理

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

導(dǎo)入所需的庫(kù)

此次需要的庫(kù)資源有cv2和numpy，可通過pip install xxx進(jìn)行下載。

import cv2 import numpy as np復(fù)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(dāng)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(biāo)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(fù)制代碼

圓形掩膜

掩膜坐標(biāo)：
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(fù)制代碼

掩膜與原始圖像進(jìn)行拼接

圖片合并用到了 cv2.add，將掩膜與原始圖像進(jìn)行拼接合并。

image = cv2.add(img, np.zeros(np.shape(img), dtype=np.uint8), mask=mask)復(fù)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(fù)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(jiǎn)單，首先創(chuàng)建一個(gè)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(shí)現(xiàn)圖像的遮擋顯示。

想了解