图像掩膜讲解

掩膜：通过使用黑白二值图像 X 原图像，使二值图像黑色部分对应的原图像中的部分变成黑色，其它部分不变，从而提取出原图像中感兴趣部分。

使用掩膜可以提取原图像中的特定图像，数字图像处理中，掩模为二维矩阵数组，有时也用多值图像。

图像掩模主要用于：

• 提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。
• 屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。
• 结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。
• 特殊形状图像的制作。

掩膜简单实验，比如，在我的上一篇文章中
图像色彩追踪
我已经提取到了图像中蓝色对应的部分，我可以将蓝色部分设置为1，其它部分设置为0，这样提取图像蓝色部分的掩膜就做了出来，然后和原图像相乘，我就得到了图像中的蓝色部分。

实验源码

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# BGR -> HSV
def BGR2HSV(_img):
	img = _img.copy() / 255.

	hsv = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)

	# get max and min
	max_v = np.max(img, axis=2).copy()
	min_v = np.min(img, axis=2).copy()
	min_arg = np.argmin(img, axis=2)

	# H
	hsv[..., 0][np.where(max_v == min_v)]= 0
	## if min == B
	ind = np.where(min_arg == 0)
	hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 1][ind] - img[..., 2][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 60
	## if min == R
	ind = np.where(min_arg == 2)
	hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 0][ind] - img[..., 1][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 180
	## if min == G
	ind = np.where(min_arg == 1)
	hsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 2][ind] - img[..., 0][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 300
		
	# S
	hsv[..., 1] = max_v.copy() - min_v.copy()

	# V
	hsv[..., 2] = max_v.copy()
	
	return hsv

# make mask
def get_mask(hsv):
	# 蓝膜
	mask = np.zeros_like(hsv[..., 0])
	mask[np.logical_and((hsv[..., 0] > 180), (hsv[..., 0] < 260))] = 1
	return mask

# masking
def masking(img, mask):
	out = img.copy()
	# mask [h, w] -> [h, w, channel]
	mask = np.tile(mask, [3, 1, 1]).transpose([1, 2, 0])
	out *= mask

	return out


# Read image
img = cv2.imread("../lantian.jpg").astype(np.float32)

# RGB > HSV
hsv = BGR2HSV(img / 255.)

# color tracking
mask = get_mask(hsv)

# masking
out = masking(img, mask)

out = out.astype(np.uint8)

# Save result
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

实验结果：

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图像掩膜讲解

原文：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12561991.html