python使用opencv对图像mask处理的方法

MASK图像掩膜处理在图像操作中有时候会用到掩膜处理，如果使用遍历法掩膜图像ROI区域对

MASK图像掩膜处理

在图像操作中有时候会用到掩膜处理，如果使用遍历法掩膜图像ROI区域对于python来讲是很慢的，所以我们要找到一种比较好的算法来实现掩膜处理。

假设我们有一副图像：

而我们关心的区域就在这一小堆线上，想把这一堆线提取出来，我们先通过numpy生成一个mask图像：

sss=np.zeros([480,640],dtype=np.uint8) 
sss[300:350,310:400]=255

生成一个640*480大小的一个图片，填充为0，然后在300：350，310：400区域全部填充为255，这个区域就是我们的ROI区域。如下图所示：

图中的高亮区域就是我们需要的ROI。接下来我们使用

image=cv2.add(img0, np.zeros(np.shape(img0), dtype=np.uint8), mask=sss)

就可以生成新的掩膜处理之后的图片了。其中，imag0是我们上面的那副线的源图，sss是我们的刚才生成的mask。结果如下图所示：

这样我们就可以生成新的带有掩膜效果的图像了，这种方法可以用来统计ROI内的关键点。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。