从图像中剪切或删除进入蒙版黑色像素的像素

Question

我试图使用Python使用OpenCV剪切出两个图像。我们的想法是使用这样的图像：作为面具。注意：这只是一个例子。因此，如果我将此蒙版减去另一个图像，我将得到一个原始像素仅与蒙版中的白色矩形位于相同位置的图像。因此，我们的想法是从第一个图像中删除像素，这些像素与蒙版中的黑色图像位于同一位置。我该怎么做？也许我可以在两个图像之间执行AND操作（遮罩只有0（黑色）和1（白色像素）。

Answer 1

如果您要问的是如何使图像透明，其中蒙版是黑色和不透明的，而蒙版是白色的，那么只需将蒙版添加到输入的alpha通道中即可。以下是如何在Python / OpenCV中执行此操作。（根据Mark Setchell的评论进行修订）

输入：

面具：

import cv2

import numpy as np

# load image

img = cv2.imread('lena.png')

# load mask as grayscale

mask = cv2.imread('rect_mask.png', cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# put mask into alpha channel of image

#result = img.copy()

#result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2BGRA)

#result[:, :, 3] = mask

result = np.dstack((img, mask))

# save resulting masked image

cv2.imwrite('lena_masked.png', result)

结果：

Answer 2

我就是这样做的。

输入数组的形状为 ，输出数组的形状为 。(240, 240)(240, 240)

我将用数组中值为 0 的索引来屏蔽数组上的索引。imagemask

def cut_out(image, mask):

    if type(image) != np.ndarray:

        raise TypeError("image must be a Numpy array")

    elif type(mask) != np.ndarray:

        raise TypeError("mask must be a Numpy array")

    elif image.shape != mask.shape:

        raise ValueError("image and mask must have the same shape")

    return np.where(mask==0, 0, image)