【OpenCV 】图像掩模

article/2025/10/1 2:46:10

图像掩模（image mask）：用选定的图像、图形或物体，对待处理的图像（局部或全部）进行遮挡来控制图像处理的区域或处理过程。由于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。

数字图像处理中，掩模为二维矩阵数组，有时也为多值图像。图像掩模主要用于：

1.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；

2.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；

3.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；

4.特殊形状图像的制作。

import numpy as np
import cv2image = cv2.imread("F:/pp.jpg") #读图
#cv2.imshow("Oringinal", image) #显示原图
print(image.shape[:2])#输入图像是RGB图像，故构造一个三维数组，四个二维数组是mask四个点的坐标，
site = np.array([[[500, 300], [250,300], [250, 5], [500, 5]]], dtype=np.int32)im = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") #生成image大小的全白图cv2.polylines(im, site, 1, 255) #在im上画site大小的线，1表示线段闭合，255表示线段颜色
cv2.fillPoly(im, site, 255) #在im的site区域，填充颜色为255mask = im
cv2.namedWindow('Mask', cv2.WINDOW_NORMAL) #可调整窗口大小，不加这句不可调整
cv2.imshow("Mask", mask)
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) #在模板mask上，将image和image做“与”操作
cv2.namedWindow('Mask to Image', cv2.WINDOW_NORMAL) #同上
cv2.imshow("Mask to Image", masked)
cv2.waitKey(0) #图像一直显示，键盘按任意键即可关闭窗口

注：

1.说明：在这种情况下，用cv2.namedWindow()函数可以指定窗口是否可以调整大小。在默认情况下，标志为cv2.WINDOW_AUTOSIZE。但是，如果指定标志为cv2.WINDOW_Normal，则可以调整窗口的大小。当图像尺寸太大，并在窗口中添加跟踪条时，这些操作可以让我们的工作更方便一点。

2.第一个二维数组坐标[500，300]是下图x4，第二个二维数组坐标[250，300]是下图x3，第三个二维数组坐标[250，5]是下图x1，第四个二维数组坐标[500，5]是下图x2。

二维数组中，第一个是横坐标，第二个是纵坐标，其中，x1_x = x3_x, x1_y = x2_y, x2_x = x4_x, x3_y = x4_y。