python使用opencv对图像面具处理的方法

  

  

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:
  

  

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  </p>
  <p>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生成一个掩码图像:</p>
  
  <pre类=   sss=np.zeros ([480640], 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年,这个区域就是我们的ROI区域。如下图所示:
  

  

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  </p>
  <p>图中的高亮区域就是我们需要的ROI。接下来我们使用</p>
  
  <pre类=   形象=cv2。add (img0 np.zeros (np.shape (img0) dtype=np.uint8),掩码=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,瑞士是我们的刚才生成的面具。结果如下图所示:
  

  

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  </p>
  <p>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。<br/>
  </p>
  <p>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。</p><h2 class=python使用opencv对图像面具处理的方法