用2dmas掩蔽BGR图像

Question

我有一个形状为(480, 640, 3)的三维数组（图像）。这里，3是指BGR颜色代码。我想使用红色图像数组中的数据在该图像上放置一个遮罩。根据它的值，某些像素需要遮罩。

创建遮罩效果很好。它的行为完全符合预期。为了将蒙版应用于原始图像，我首先将蒙版应用于蓝色和绿色图像。一切都还不错。现在我堆栈三个屏蔽数组，它返回一个形状为(480, 640, 3)的数组。但是，使用imshow绘制这个数组会得到原始图像。没有任何面具的痕迹。

下面是我的密码。该代码适用于任何图像大小/形状。您只需将名称"Whatever_image_you_like.png"更改为pc上任何图像的名称

import numpy
import numpy.ma
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt

pixel_value = 130   #Value in range 0 to 255

image = scipy.misc.imread("Whatever_image_you_like.png")

#Extract Blue, Green, and Red image from original image
image_B = numpy.copy(image[:, :, 0])
image_G = numpy.copy(image[:, :, 1])
image_R = numpy.copy(image[:, :, 2])

#Define mask depending on pixel value in Red image
image_mask = numpy.empty([image.shape[0], image.shape[1]], dtype = bool)
image_mask[image_R < pixel_value] = False

#Apply mask to Blue, Green, and Red images
B_masked = numpy.ma.masked_array(image_B, mask = ~image_mask)
G_masked = numpy.ma.masked_array(image_G, mask = ~image_mask)
R_masked = numpy.ma.masked_array(image_R, mask = ~image_mask)

#Stack masked images together again
masked_image = numpy.ma.dstack((B_masked, G_masked, R_masked))

#Plot original image and masked version
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax1.imshow(image)

ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)
ax2.imshow(masked_image)

plt.show()

我做错什么了？有没有更好的方法来解决这个问题？

Answer 1

也许在类似的情况下，这种替代方法会更容易：

image[image_mask,:] = np.nan

Answer 2

尝试使用与image形状相同的遮罩（实际上，这将是一个三维遮罩）。生成image_mask后，执行

# create mask with same dimensions as image
mask = numpy.zeros_like(image)

# copy your image_mask to all dimensions (i.e. colors) of your image
for i in range(3): 
    mask[:,:,i] = image_mask.copy()

# apply the mask to your image
masked_image = image[mask]

这样我就暂时避免了在numpy中使用屏蔽数组。