Numpy/Opencv中如何使用掩码处理图像

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy/OpenCV对图像进行掩码操作。在图像处理中，掩码是图像的一个二进制图像，用于选择分析或操作的特定区域。掩码可以很好地帮助我们定位和处理图像中的感兴趣区域。

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简介

掩码可以看作是一种过滤器，其可以通过二进制数据对图像进行区分和过滤。在实际应用中，我们可以使用掩码来实现很多功能，例如：

对图像中的特定区域进行选取或排除
对图像进行数值运算，例如计算像素平均值、标准差等
对图像进行特定形态的滤波，例如高斯滤波、中值滤波等

创建掩码

创建掩码的方法可以非常简单和方便，可以使用Numpy或OpenCV中的函数实现。通常我们可以通过以下方法创建掩码：

使用Numpy创建数组，并使用其二进制值来表示掩码

import numpy as np

# 创建一个5x5的矩阵作为掩码
mask = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8)

# 将掩码中的第二行至第三行、第二列至第三列的数据全部赋值为1
mask[1:3, 1:3] = 1

这里我们创建了一个5×5的矩阵作为掩码，并将第二行至第三行、第二列至第三列的数据全部赋值为1。这样就可以通过这个掩码选择了对应的像素进行操作了。

使用OpenCV中的函数

import cv2

img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建一个和原图像相同大小的掩码，全部赋值为0
mask = np.zeros_like(img, dtype=np.uint8)

# 创建一个矩形区域，其左上角坐标为(150, 100)，右下角坐标为(250, 200)
cv2.rectangle(mask, (150, 100), (250, 200), 255, -1)

这里我们使用了OpenCV中的函数cv2.rectangle来创建一个矩形区域，其左上角坐标为(150, 100)，右下角坐标为(250, 200)，并将其内部全部填充为255。这样就可以对矩形区域内的像素进行操作了。

应用掩码

创建掩码之后，我们可以将其应用到图像上。这里我们以灰度图像为例进行演示。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建一个宽度为20的数值为0的掩码
mask = np.zeros((img.shape[0], 20), dtype=np.uint8)

# 将掩码向右移动img.shape[1]-20个像素位置
mask = np.pad(mask, ((0, 0), (img.shape[1]-20, 0)), 'constant', constant_values=255)

# 将掩码应用到原图像上
masked_img = cv2.bitwise_or(img, mask)