OpenCV用Python图像掩模处理

图像掩模

• 目标
  • 1. 图像掩模的定义
  • 2. 图像掩模的功能
  • 3. 具体实例展示

目标

本文重点阐述图像掩模的定义、功能以及其基础实现方式。

1. 图像掩模的概念

图像掩模（image mask）是一种通过选取特定图像、图形或物体，对目标图像的局部或整体区域进行遮蔽的技术手段，以此实现对图像处理范围或流程的精确调控。通常，被用于覆盖操作的特定图像或物体被称为掩模或模板。

2. 图像掩模的作用

在数字图像处理过程中，掩模通常表现为二维矩阵形式，亦可表现为多值图像。图像掩模的主要功能包括以下几个方面：

• 实现感兴趣区域的提取，通过将预先设计的感兴趣区掩模与目标图像进行乘法运算，可获得仅包含感兴趣区域的图像，在该区域内像素值维持原状，而区域外的所有像素值均被置零。
• 实现屏蔽效果，利用掩模对图像中的特定区域进行屏蔽处理，使其在后续处理过程中不参与运算或参数计算，或者仅对被屏蔽区域进行单独处理与统计分析。
• 进行结构特征的识别与提取，借助相似性变量或图像匹配技术，实现对图像中与掩模具有相似结构特征的部分进行检测与提取。
• 制作具有特殊形状的图像。

3. 示例演示

    import numpy as np
    import cv2
    
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