用未分割的部分替换图像的分割部分

Question

我正在尝试用 Python 中的 OpenCV 用未分割的部分替换图像的分割部分。 这些图片会让你明白我的意思。

下图是第一张，分割前：

这是分割后的图片：

这是第三张照片，在完成我所说的之后：

我怎样才能做到这一点 ？ 在此先感谢您的帮助 ！

Answer 1

这实际上很容易。 您所要做的就是在分割后拍摄您的照片，并将其乘以一个掩码，其中掩码中任何为 0 的像素变为 1，其他任何像素变为 0。

这基本上会使所有像素变黑，除了掩码内为 1 的像素。通过将图像中的每个像素乘以掩码，您将有效地产生图中所示的内容，但背景是黑色的。 您现在要做的就是找出蒙版中的哪些位置是白色的，并将输出图像中的相应位置设置为白色。 换句话说：

import cv2

# Load in your original image
originalImg = cv2.imread('Inu8B.jpg',0)

# Load in your mask
mask = cv2.imread('2XAwj.jpg', 0)

# Get rid of quantization artifacts
mask[mask < 128] = 0
mask[mask > 128] = 1

# Create output image
outputImg = originalImg * (mask == 0)
outputImg[mask == 1] = 255

# Display image
cv2.imshow('Output Image', outputImg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

---

请注意，我从您的帖子中下载了图像并从我的计算机上加载了它们。 此外，由于 JPEG，您的蒙版有一些量化伪影，因此我将强度设置为 128，以确保您的图像由 0 或 1 组成。

这是我得到的输出：

希望这可以帮助！

Answer 2

基本上，你有一个分割掩码和一个图像。 您需要做的就是复制图像中与标签蒙版中的像素相对应的像素。 通常，遮罩尺寸和图像尺寸相同（如果不同，则需要将遮罩尺寸调整为图像尺寸）。 此外，对应于特定掩码的分割像素将具有相同的整数值（1、2、3 等，背景像素的值为 0）。 因此，找出哪些像素坐标具有与掩码值对应的值，并使用这些坐标找出图像中的强度值。 如果您知道如何访问像素坐标的语法，在您使用的编程环境中读取图像并按照上述步骤进行操作，您应该能够做到。