opencv掩膜操作详解

有时我们需要给一张图片添加logo，例如下图这样（图片来源）：

给图片添加logo

1.掩膜操作思路

它的思想是：

1. 先将彩色图像转换为灰度图，然后利于阈值将图像二值化，变成非黑即白的形式，这样logo的蒙版就做好来了（学过PS的人应该很容易理解）；
2. 蒙版中黑色的区域表示删除掉该区域像素，白色表示保留该区域像素。黑色是0，白色是255；
3. 所以利用二值化得到的蒙版（掩膜）是剔除logo区域的。反之，是用来提出logo上的多余区域的；
4. 如何剔除掉小姐姐照片中的logo区和logo上的空白区域呢，用cv2.bitwise_and方法。因为0（黑色）与非0数and后为0，这样就可以把该区域剔除啦；
5. 最后，将logo补到小姐姐照片上就可以了。

2.掩膜操作完整代码

以下是实现这一操作的完整代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

img1 = cv2.imread('person.jpg')
img2 = cv2.imread('logo.jpg')

rows, cols, channels = img2.shape  # 获取图像2的属性
roi = img1[0:rows, 0:cols]  # 选择roi范围

img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图像
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 设置阈值，大于175的置为255，小于175的置为0
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)  # 非运算，mask取反

img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask)  #删除了ROI中的logo区域
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv) #删除了logo中的空白区域

dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst
cv2.imshow('res', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果：

输出结果

3.代码详解

3.1

ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)

灰度图中小于175的置零（纯黑色），大于175的置为255（纯白色）；
ret = 175，是你的阈值；
mask =
array([[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
...,
[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255]], dtype=uint8)
将mask显示出来如图所示：

在这里插入图片描述

3.2

mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

对掩膜求反，mask_inv =
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)
将mask_inv显示出来：

在这里插入图片描述

3.3

img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask)
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv)

利用掩膜进行与操作分别删除中的黑色区域，得到前景图img2_fg和背景图img1_bg
操作后的图像为，背景图：

背景图

前景图：

前景图

3.4

dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst

前景图和背景图是两张完全互补的图片，将他们加起来就得到了添加logo的图片。

关于更多cv2.bitwise_and，cv2.bitwise_or，cv2.multiply的操作可以参考博客

参考：
OpenCV-Python——第7章：图像的基本运算
python openCV掩膜的通俗理解