图像预处理-图像掩膜

一.掩膜简介

        掩膜通常是一个二值化图像，并且与原图像的大小相同，其中目标区域被设置为1（或白色255），而其他区域被设置为0（黑色），并且目标区域可以根据HSV的颜色范围进行修改。

二.制作掩膜

mask=cv.inRange(img,color_low,color_high)

cv2.inRange 用于进行多通道图像（尤其是彩色图像）的阈值操作

首先要把彩图（RGB）转换为HSV颜色空间，然后用之前HSV取值范围来取出特定颜色

即(img,(hmin,smin,vmin),(hmax,smax,vmax))，一般后两个参数传用np创建的数组

# 导入opencv和numpy
import cv2 as cv
import numpy as np# 读取图片
img = cv.imread('../images/demo.png')# 图太大了修改一下大小
img_re = cv.resize(img, (480,480))
# 显示原图
cv.imshow('tym_1', img_re)# 转换为HSV格式
img_hsv = cv.cvtColor(img_re, cv.COLOR_BGR2HSV)# 设定绿色颜色范围
lower_green =  np.array([35, 43, 46])
higer_green =  np.array([77, 255, 255])# 创建掩膜
mask = cv.inRange(img_hsv, lower_green, higer_green)# 显示掩膜
cv.imshow('tym_2', mask)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

        这里掩膜和掩膜后图像出现右下角的白色(绿色)轮廓，我认为是这里的四个颜色区域的边缘并没有严格使用该区域的颜色，右下角黄色区域的边缘含有绿色，所以会在掩膜和掩膜后图像中显示。

注意：掩膜虽然是用HSV颜色空间创建出来的，但本质上还是二值化图像，只有两种值。

三.与运算

        图像处理中，与运算被用来对图像的像素值进行操作，也就是将两个图像中所有的对应像素值一一进行与运算，从而得到新的图像。

cv2.bitwise_and(src1,src2[,mask])

参数：

- src1：通常是输入的原始图像。

- src2：它可以是另一个图像、一个常数值或者与 `src1` 相同的图像。

  - 应用掩膜时，这个参数经常就是`src1`本身；即对同一个图像进行操作。

  - 若对两个不同的图像执行按位与操作（例如，将两张图片的某些部分组合在一起），可以分别将它们作为 src1 和 src2。

- mask：掩膜(可选)。输入数组元素只有在该掩膜非零时才被处理。是一个8位单通道的数组，尺寸必须与 src1 和 src2 相同。

        通过掩膜与原图的与运算，就可提取出图像中被掩膜覆盖的区域(扣图)。但这个函数需要我们传入更多参数，前面必须传入 src1 和 src2 两图，所以进行掩膜与运算时把 src2 输入成第一张图就行了，相当于原图自己做与操作。

# 导入opencv和numpy
import cv2 as cv
import numpy as np# 读取图片
img = cv.imread('../images/demo.png')# 图太大了修改一下大小
img_re = cv.resize(img, (480,480))
# 显示原图
cv.imshow('tym_1', img_re)# 转换为HSV格式
img_hsv = cv.cvtColor(img_re, cv.COLOR_BGR2HSV)# 设定绿色颜色范围
lower_green =  np.array([35, 43, 46])
higer_green =  np.array([77, 255, 255])# 创建掩膜
mask = cv.inRange(img_hsv, lower_green, higer_green)# 与运算得到掩膜后图像
res = cv.bitwise_and(img_re, img_re, mask = mask)# 显示掩膜后图像
cv.imshow('tym_2', res)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

四.颜色替换

        掩膜与原图的大小相同，并且像素位置一一对应，可以通过布尔索引得到掩膜中白色区域的坐标，并将其带入到原图像(RGB颜色空间)中。

# 修改掩膜后指定颜色为蓝色
img_re[mask == 255] = (255,0,0)# 显示修改颜色后的图像
cv.imshow('tym_4', img_re)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

        由于掩膜是二值化图像，所以只有 255 和 0 两种值，可以用布尔索引将掩膜中的目标区域(白色)坐标提取出来。然后原图是RGB颜色空间的，所以又使用(B,G,R)的赋值方式修改像素值。