如何使用 Numpy/OpenCV 屏蔽图像？答案

【问题标题】：How to Mask an image using Numpy/OpenCV?如何使用 Numpy/OpenCV 屏蔽图像？
【发布时间】：2014-09-24 07:38:17
【问题描述】：

我有一张要加载的图片：

im = cv2.imread(filename)

我想保留图像中心的数据。我创建了一个圆圈作为我想要保留的区域的遮罩。

我创建了这个圈子：

height,width,depth = im.shape
circle = np.zeros((height,width))
cv2.circle(circle,(width/2,height/2),280,1,thickness=-1)

如何从原始图像中屏蔽掉圆圈之外的数据？

masked_data = im * circle

不工作。

【问题讨论】：

你要麦田圈吗？
是的。我想把所有东西都放在圈子里。
那么这只是numpy广播的问题吗？

标签： python opencv numpy

【解决方案1】：

使用cv2.bitwise_and 并将圆圈作为掩码传递。

im = cv2.imread(filename)
height,width,depth = im.shape
circle_img = np.zeros((height,width), np.uint8)
cv2.circle(circle_img,(width/2,height/2),280,1,thickness=-1)

masked_data = cv2.bitwise_and(im, im, mask=circle_img)

cv2.imshow("masked", masked_data)
cv2.waitKey(0)

【讨论】：

非常感谢@Froyo 的回答。颜色参数必须是 255 才能工作。所以代码应该是cv2.circle(circle_img,(width/2,height/2),280,255,thickness=-1)
(width/2,height/2) 给出了圆在图像上的位置（希望是中心），而280 是圆的大小（希望是半径）。这个定位是否直接转化为x,y坐标定位？
宽高在np.zeros中倒数，圆的填充颜色应该是255

【解决方案2】：

circle 只是一个包含1.0s 和0.0s 的二维数组。 Numpy 需要帮助来了解您想对 im 的第三维做什么，因此您必须给它一个额外的轴，然后您的线才能工作。

masked_data = im * circle[..., np.newaxis]

但请注意，如果图像缺少 alpha 通道，掩码只是根据您的代码将圆圈外的事物的颜色设置为 (0, 0, 0)。

但是您还有另一个潜在问题：circle 将是默认数据类型（可能是 float64 或 float32。这对您的图像不利，因此您应该更改创建位置的行circle到

circle = np.zeros((height, width), dtype=im.dtype)

【讨论】：

【解决方案3】：

使用NumPy assignment to an indexed array：

im[circle == 0] = [0, 0, 0]

【讨论】：

这是a similar question 的社区维基，由@unutbu 回答。

【解决方案4】：

在这种情况下，如果您想要一个圆形图像，您必须编写一个新算法，并且首先您必须能够访问像素的坐标。然后，您可以简单地比较不在该圆圈范围内的像素，并将它们替换为某个值（如果您的图像格式标准接受，则为 NULL）。

这是一个例子：

import cv2
import numpy as np
im = cv2.imread('sss.png')


def facechop(im):

 height,width,depth = im.shape
 #circle = np.zeros((height,width))
 #print circle
 x=width/2
 y=height/2
 circle=cv2.circle(im,(width/2,height/2),180,1,thickness=1)
 #newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(im,10,(w,h),1,(w,h))
 cv2.rectangle(im,(x-180,y-180),(x+180,y+180),(0,0,255),2)
 crop_img = im[y-180:y+180,x-180:x+180]
 lastim=np.equal(crop_img,circle)
 #dd=np.logical_and(crop_img,circle)

 for i in range(len(last_im)) :
     if last_im[i].all()==False:
         crop_img[i]=[0,0,0]


 cv2.imshow('im',crop_img)
if __name__ == '__main__':
    facechop(im)
    while(True):
        key = cv2.waitKey(20)
        if key in [27, ord('Q'), ord('q')]:
            break

【讨论】：