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  • Python中,可以使用OpenCV。这里是instructions to install OpenCV in Python,如果您的系统中没有它。我想你也可以用其他的库来做同样的事情,过程也是一样的,诀窍是把蒙版反转并应用到某个背景上,你将得到你的...

    在Python中,可以使用OpenCV。这里是instructions to install OpenCV in Python,如果您的系统中没有它。我想你也可以用其他的库来做同样的事情,过程也是一样的,诀窍是把蒙版反转并应用到某个背景上,你将得到你的蒙版图像和一个蒙版背景,然后你将两者结合起来。在

    image1是用原始遮罩遮住的图像,image2是用倒置遮罩遮住的背景图像,image3是组合图像。重要。image1、image2和image3的大小和类型必须相同。遮罩必须是灰度级的。import cv2

    import numpy as np

    # opencv loads the image in BGR, convert it to RGB

    img = cv2.cvtColor(cv2.imread('E:\\FOTOS\\opencv\\iT5q1.png'),

    cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # load mask and make sure is black&white

    _, mask = cv2.threshold(cv2.imread('E:\\FOTOS\\opencv\\SH9jL.png', 0),

    0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

    # load background (could be an image too)

    bk = np.full(img.shape, 255, dtype=np.uint8) # white bk, same size and type of image

    bk = cv2.rectangle(bk, (0, 0), (int(img.shape[1] / 2), int(img.shape[0] / 2)), 0, -1) # rectangles

    bk = cv2.rectangle(bk, (int(img.shape[1] / 2), int(img.shape[0] / 2)), (img.shape[1], img.shape[0]), 0, -1)

    # get masked foreground

    fg_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

    # get masked background, mask must be inverted

    mask = cv2.bitwise_not(mask)

    bk_masked = cv2.bitwise_and(bk, bk, mask=mask)

    # combine masked foreground and masked background

    final = cv2.bitwise_or(fg_masked, bk_masked)

    mask = cv2.bitwise_not(mask) # revert mask to original

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  • 在numpy中,有一个模块叫做ma,这个模块几乎复制了numpy里面的所有函数,当然底层里面都换成了对自己... mask图像的生成详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

    在numpy中,有一个模块叫做ma,这个模块几乎复制了numpy里面的所有函数,当然底层里面都换成了对自己定义的新的数据类型MaskedArray的操作。

    我们来看最基本的array定义。

    An array class with possibly masked values.

    Masked values of True exclude the corresponding element from any computation.

    MaskedArray是一个可能带有掩膜信息的数组,对于它的任何计算都是只针对掩膜值为True的数值上的。

    Construction::

    x = MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=True,

    ndmin=0, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=None,

    shrink=True, order=None)

    这个class的属性有很多,但是呢,我们只需要关注三个属性就好了,也就是data,mask和fill_value。其他的属性很难用到,举个例子,比如那个hard_mask,这个属性为True就是指data一旦某些值被掩盖掉了就真的丢失了。详细的可以看源码注解。这里不过多介绍。

    Parameters

    ----------

    data : array_like

    Input data.

    mask : sequence, optional

    Mask. Must be convertible to an array of booleans with the same

    shape as `data`. True indicates a masked (i.e. invalid) data.

    fill_value : scalar, optional

    Value used to fill in the masked values when necessary.

    If None, a default based on the data-type is used.

    data就不多说了,一个array_like,tuple,list,ndarray都行。

    mask是一个只包含True和False的ndarray,它的shape和data一致,这个数组是让你指定需要掩盖的值的,标记为True的数据会被掩盖掉。被掩盖的位置会变成 –(这是两个短横杠,类型是MaskedConstant )

    fill_value是一个标量,当你掩盖掉一些值之后,如果你想把这些被掩盖的值换成另外一个值,那么你就需要用到它。

    import numpy.ma as npm

    import numpy as np

    data = np.random.randint(1, 10, size=[1, 5, 5])

    mask = data < 5

    arr = npm.array(data, mask=mask)

    print(arr)

    #[[[6 6 -- 8 --]

    # [-- -- -- 6 7]

    # [9 -- -- 6 9]

    # [-- -- 5 -- 8]

    # [6 9 -- 5 --]]]

    不过numpy也可以直接对ndarray进行条件运算。

    import numpy as np

    arr = np.random.randint(1, 10, size=[1, 5, 5])

    mask = arr<5

    arr[mask] = 0 # 把标记为True的值记为0

    print(arr)

    #[[[9 9 7 6 0]

    # [0 0 6 9 0]

    # [8 0 8 5 0]

    # [0 5 5 8 9]

    # [0 7 0 0 6]]]

    以上这篇Python Numpy, mask图像的生成详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

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  • MASK图像掩膜处理在图像操作中有时候会用到掩膜处理,如果使用遍历法掩膜图像ROI区域对于python来讲是很慢的,所以我们要找到一种比较好的算法来实现掩膜处理。假设我们有一副图像:而我们关心的区域就在这一小堆...

    MASK图像掩膜处理

    在图像操作中有时候会用到掩膜处理,如果使用遍历法掩膜图像ROI区域对于python来讲是很慢的,所以我们要找到一种比较好的算法来实现掩膜处理。

    假设我们有一副图像:

    而我们关心的区域就在这一小堆线上,想把这一堆线提取出来,我们先通过numpy生成一个mask图像:

    sss=np.zeros([480,640],dtype=np.uint8)

    sss[300:350,310:400]=255

    生成一个640*480大小的一个图片,填充为0,然后在300:350,310:400区域全部填充为255,这个区域就是我们的ROI区域。如下图所示:

    图中的高亮区域就是我们需要的ROI。接下来我们使用

    image=cv2.add(img0, np.zeros(np.shape(img0), dtype=np.uint8), mask=sss)

    就可以生成新的掩膜处理之后的图片了。其中,imag0是我们上面的那副线的源图,sss是我们的刚才生成的mask。结果如下图所示:

    这样我们就可以生成新的带有掩膜效果的图像了,这种方法可以用来统计ROI内的关键点。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • python对图像提取mask部分:代码:#coding:utf-8import osimport cv2import numpy as npdef add_mask2image_binary(images_path, masks_path, masked_path):# Add binary masks to imagesfor img_item in os.listdir...

    python对图像提取mask部分:

    代码:

    #coding:utf-8

    import os

    import cv2

    import numpy as np

    def add_mask2image_binary(images_path, masks_path, masked_path):

    # Add binary masks to images

    for img_item in os.listdir(images_path):

    print(img_item)

    img_path = os.path.join(images_path, img_item)

    img = cv2.imread(img_path)

    mask_path = os.path.join(masks_path, img_item[:-4]+'.png') # mask是.png格式的,image是.jpg格式的

    mask = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 将彩色mask以二值图像形式读取

    masked = cv2.add(img, np.zeros(np.shape(img), dtype=np.uint8), mask=mask) #将image的相素值和mask像素值相加得到结果

    cv2.imwrite(os.path.join(masked_path, img_item), masked)

    images_path = '/home/xinan/cat_test/image/'

    masks_path = '/home/xinan/cat_test/catmask/'

    masked_path = '/home/xinan/cat_test/masked/'

    add_mask2image_binary(images_path, masks_path, masked_path)

    效果图:

    mask:

    image:

    result:

    以上这篇python给图像加上mask,并提取mask区域实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 刚开始涉及到图像处理的时候,在opencv等库中总会看到mask这么一个参数,非常的不理解,在查询一系列资料... 本文标题: 浅谈图像处理中掩膜(mask)的意义 本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/300897.html
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