小强学Python+OpenCV之-1.4.4掩膜mask及位运算(与、或、非、异或)

小强学Python+OpenCV之-1.4.4掩膜mask及位运算(与、或、非、异或)

问题引入

小强学Python+OpenCV之-1.4.2裁剪 一节,我们使用的是numpy数组切片功能实现图片区域的裁剪。

那么,如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时,应该怎么办呢?

答案是,使用掩膜(masking)。

但是这一节我们先看一下掩膜的基础。图像的位运算。


代码

编写python脚本masking.py如下:

# 导入库
import numpy as np
import argparse
import cv2
# 构建参数解析器
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")
args = vars(ap.parse_args())
# 加载猫的图像
image = cv2.imread(args["image"])
cv2.imshow("Cat", image)
# 创建矩形区域,填充白色255
rectangle = np.zeros(image.shape[0:2], dtype = "uint8")
cv2.rectangle(rectangle, (25, 25), (275, 275), 255, -1)
cv2.imshow("Rectangle", rectangle)
# 创建圆形区域,填充白色255
circle = np.zeros(image.shape[0:2], dtype = "uint8")
cv2.circle(circle, (150, 150), 150, 255, -1)
cv2.imshow("Circle", circle)
# 在此例(二值图像)中,以下的0表示黑色像素值0, 1表示白色像素值255
# 位与运算,与常识相同,有0则为0, 均无0则为1
bitwiseAnd = cv2.bitwise_and(rectangle, circle)
cv2.imshow("AND", bitwiseAnd)
cv2.waitKey(0)
# 或运算,有1则为1, 全为0则为0
bitwiseOr = cv2.bitwise_or(rectangle, circle)
cv2.imshow("OR", bitwiseOr)
cv2.waitKey(0)
# 非运算,非0为1, 非1为0
bitwiseNot = cv2.bitwise_not(circle)
cv2.imshow("NOT", bitwiseNot)
cv2.waitKey(0) 
# 异或运算,不同为1, 相同为0
bitwiseXor = cv2.bitwise_xor(rectangle, circle)
cv2.imshow("XOR", bitwiseXor)
cv2.waitKey(0)

效果

运行脚本:


相信大家看到效果,再结合代码可以很容易理解。


裁剪

下面,我们利用OR结果(有点像猫的头像轮廓)把本课的主题图片中的猫的头像剪切出来。

我们需要修改一下,矩形区域的大小,去掉下边的两个角。

cv2.rectangle(rectangle, (25, 25), (275, 220), 255, -1)

最终调整后的代码如下:

# 导入库
import numpy as np
import argparse
import cv2
# 构建参数解析器
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")
args = vars(ap.parse_args())
# 加载猫的图像
image = cv2.imread(args["image"])
cv2.imshow("Cat", image)
# 创建矩形区域,填充白色255
rectangle = np.zeros(image.shape[:2], dtype = "uint8")
cv2.rectangle(rectangle, (380, 100), (575, 200), 255, -1)
cv2.imshow("Rectangle", rectangle)
# 创建圆形区域,填充白色255
circle = np.zeros(image.shape[:2], dtype = "uint8")
cv2.circle(circle, (475, 180), 105, 255, -1)
cv2.imshow("Circle", circle)
# 或运算
bitwiseOr = cv2.bitwise_or(rectangle, circle)
cv2.imshow("OR", bitwiseOr)
cv2.waitKey(0)
mask = bitwiseOr