【OpenCV 例程200篇】18. 圖像的掩模加法

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圖像掩模（image mask），也常被寫成 “圖像掩膜”，是用特定的圖像或函數對另一圖像進行覆蓋或遮蔽，以控制圖像處理的區域或圖像處理的過程。圖像掩模常用于提取感興趣區域（ROI）、提取結構特征，或制作特殊形狀的圖像。

用于遮蔽的圖像或函數，稱為掩模、掩像、模板或遮罩（mask）。對圖像進行處理時，被遮蔽的區域不參加處理，或不參加處理參數的計算；或者相反地，僅對被遮蔽的區域進行處理或統計。

函數 cv2.add() 用于圖像的加法運算，可以使用掩模圖像進行遮蔽。

cv2.add(src1, src2 [, dst[, mask[, dtype]]) → dst

掩模圖像中的黑色區域（數值為 0），cv2.add 的輸出也為黑色（數值為 0）；掩模圖像中的非黑色區域（非 0 值），cv2.add 的輸出為加法輸出。換句話說，函數 cv2.add 進行加法運算，對被掩模圖像遮蔽的黑色區域不進行處理，保持黑色。

注意事項：

掩模圖像 mask 為 8位灰度格式，遮蔽區域為黑色（數值為 0），非遮蔽區域為白色（數值為 255），也稱為開窗區域、窗口。

掩模圖像與進行加法運算的圖像 src1, src2 的形狀必須相同。

基本例程：1.27 圖像的掩模加法

# 1.27 圖像的加法 (掩模 mask)img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif") # 讀取彩色圖像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/imgB3.jpg") # 讀取彩色圖像(BGR)Mask = np.zeros((img1.shape[0], img1.shape[1]), dtype=np.uint8) # 返回與圖像 img1 尺寸相同的全零數組xmin, ymin, w, h = 180, 190, 200, 200 # 矩形裁剪區域 (ymin:ymin+h, xmin:xmin+w) 的位置參數Mask[ymin:ymin+h, xmin:xmin+w] = 255 # 掩模圖像，ROI 為白色，其它區域為黑色print(img1.shape, img2.shape, Mask.shape)imgAddMask1 = cv2.add(img1, img2, mask=Mask) # 帶有掩模 mask 的加法imgAddMask2 = cv2.add(img1, np.zeros(np.shape(img1), dtype=np.uint8), mask=Mask) # 提取 ROIcv2.imshow("MaskImage", Mask) # 顯示掩模圖像 Maskcv2.imshow("MaskAdd", imgAddMask1) # 顯示掩模加法結果 imgAddMask1cv2.imshow("MaskROI", imgAddMask2) # 顯示從 img1 提取的 ROIkey = cv2.waitKey(0) # 等待按鍵命令

例程說明 1.27：

本例程運行結果如下。

imgAddMask1 是標準的掩模加法，在窗口區域將 img1 與 img2 進行飽和加法，其它區域為黑色遮蔽。imgAddMask2 中加法運算的第二圖像是全黑圖像（數值為 0），掩模加法的結果是從第一圖像中提取遮蔽窗口，該操作生成的圖像是從原圖中提取感興趣區域（ROI）、黑色遮蔽其它區域。

（本節完）

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總結

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