OpenCV-对彩色图像应用遮罩

Question

如何在最新的python绑定（cv2）中对彩色图像应用掩码？在以前的python绑定中，最简单的方法是使用cv.Copy，例如

cv.Copy(dst, src, mask)

但此函数在cv2绑定中不可用。有没有不使用样板代码的解决方法？

Answer 1

好吧，如果你想让背景不是纯黑色，这里有一个解决方案。我们只需要反转遮罩并将其应用于大小相同的背景图像中，然后将背景和前景结合起来。这个解决方案的一个优点是背景可以是任何东西（甚至是其他图像）。

此示例是从Hough Circle Transform修改的。第一个图像是OpenCV徽标，第二个是原始遮罩，第三个是背景+前景的组合。

# http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_houghcircles/py_houghcircles.html
import cv2
import numpy as np

# load the image
img = cv2.imread('E:\\FOTOS\\opencv\\opencv_logo.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# detect circles
gray = cv2.medianBlur(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY), 5)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=50, minRadius=0, maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))

# draw mask
mask = np.full((img.shape[0], img.shape[1]), 0, dtype=np.uint8)  # mask is only 
for i in circles[0, :]:
    cv2.circle(mask, (i[0], i[1]), i[2], (255, 255, 255), -1)

# get first masked value (foreground)
fg = cv2.bitwise_or(img, img, mask=mask)

# get second masked value (background) mask must be inverted
mask = cv2.bitwise_not(mask)
background = np.full(img.shape, 255, dtype=np.uint8)
bk = cv2.bitwise_or(background, background, mask=mask)

# combine foreground+background
final = cv2.bitwise_or(fg, bk)

注意：最好使用opencv方法，因为它们是经过优化的。