超详细注释之OpenCV制作图像Mask

超详细注释之OpenCV制作图像Mask

什么是图像Mask？

• 在数字图像处理中，一个Mask（掩码）是一张二进制图像（黑白图像），它用来指示图像的某些部分是否需要被处理。
• 图像Mask是一种非常常见的图像处理技术，它可以使得我们只对图像的感兴趣区域进行处理，而不必关心整张图像的所有像素值。

制作图像Mask的步骤

• 首先，我们需要载入图像，然后选择感兴趣区域（ROI）。
• 接下来，我们需要创建一张与原图像大小相同的Mask，保证Mask的类型为8位，通道数为1。
• 利用OpenCV提供的图像处理函数（如阈值化、形态学变换等），将Mask显式地操作后，我们就可以将Mask与原图像融合，以打开或关闭某些区域的图像信息。
• 最后，我们可以将融合后的图像保存到本地。

下面，我们来看一下具体的制作Mask的实例。

实例1：保留一张RGB彩色图像的红色通道

• 首先，我们需要载入一张RGB彩色图像，并将图像转为HSV色彩空间。

```python
import cv2

# 载入彩色图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转为HSV色彩空间
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
```

• 接下来，我们需要创建一个与图像大小相同的Mask，保证其类型为8位，通道数为1。

python
# 创建Mask
mask = np.zeros_like(hsv_img[:,:,0])

• 然后，我们需要在Mask中将红色通道所在的像素设置为1，其它像素为0。

python
# 提取红色通道
red = hsv_img[:,:,0]
# 将红色通道像素值处于特定范围的像素设置为1
mask[(red>160) | (red<10)] = 1

• 接下来，我们将Mask与原图像融合得到最终的Mask图像。

python
# 将Mask与原图像融合
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

• 最后，我们可以将融合后的图像保存到本地。

python
# 保存图像
cv2.imwrite('masked.jpg', masked_img)

实例2：使用矩形ROI保留人脸感兴趣区域

• 首先，我们需要载入一张彩色图像，并选择人脸所在的矩形区域。

```python
import cv2

# 载入彩色图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 创建矩形ROI
x, y, w, h = cv2.selectROI(img)
```

• 接下来，我们需要创建一个与图像大小相同的Mask，保证其类型为8位，通道数为1。

python
# 创建Mask
mask = np.zeros_like(img[:,:,0])

• 然后，我们需要在Mask中将感兴趣的区域设置为1。

python
# 将感兴趣的区域设置为1
mask[y:y+h, x:x+w] = 1

• 接下来，我们将Mask与原图像融合得到最终的Mask图像。

python
# 将Mask与原图像融合
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

• 最后，我们可以将融合后的图像保存到本地。

python
# 保存图像
cv2.imwrite('masked.jpg', masked_img)

以上就是制作图像Mask的具体步骤和两个实例的详细说明。