如何使用Numpy / OpenCV屏蔽图像？

Question

我有一个加载的图像：

im = cv2.imread(filename)

我想保留位于图像中心的数据。 我创建了一个圆圈作为我想要保留的区域的面具。

我创建了圆圈：

height,width,depth = im.shape
circle = np.zeros((height,width))
cv2.circle(circle,(width/2,height/2),280,1,thickness=-1)

如何从原始图像中屏蔽圆圈外的数据？

masked_data = im * circle

不起作用。

Answer 1

使用cv2.bitwise_and并将圆圈作为掩码传递。

im = cv2.imread(filename)
height,width,depth = im.shape
circle_img = np.zeros((height,width), np.uint8)
cv2.circle(circle_img,(width/2,height/2),280,1,thickness=-1)

masked_data = cv2.bitwise_and(im, im, mask=circle_img)

cv2.imshow("masked", masked_data)
cv2.waitKey(0)

Answer 2

circle只是一个1.0 s和0.0 s的2D数组。 Numpy需要帮助来了解你想要用im的第三维做什么，所以你必须给它一个额外的轴，然后你的线就行了。

masked_data = im * circle[..., np.newaxis]

但请注意，如果图像缺少alpha通道，则屏蔽只是根据代码将颜色设置为(0, 0, 0) 。

但是你有另一个潜在的问题： circle将是默认的数据类型（可能是float64或float32 。这对你的图像不好，所以你应该改变你创建circle行

circle = np.zeros((height, width), dtype=im.dtype)

Answer 3

在这种情况下，如果您想要一个圆形图像，您必须编写一个新算法，首先您必须能够访问像素的坐标。 然后，您可以简单地比较不在该圆圈范围内的像素，并用一些值替换它们（如果它与您的图像格式标准一起接受，则为NULL）。

这是一个例子：

import cv2
import numpy as np
im = cv2.imread('sss.png')


def facechop(im):

 height,width,depth = im.shape
 #circle = np.zeros((height,width))
 #print circle
 x=width/2
 y=height/2
 circle=cv2.circle(im,(width/2,height/2),180,1,thickness=1)
 #newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(im,10,(w,h),1,(w,h))
 cv2.rectangle(im,(x-180,y-180),(x+180,y+180),(0,0,255),2)
 crop_img = im[y-180:y+180,x-180:x+180]
 lastim=np.equal(crop_img,circle)
 #dd=np.logical_and(crop_img,circle)

 for i in range(len(last_im)) :
     if last_im[i].all()==False:
         crop_img[i]=[0,0,0]


 cv2.imshow('im',crop_img)
if __name__ == '__main__':
    facechop(im)
    while(True):
        key = cv2.waitKey(20)
        if key in [27, ord('Q'), ord('q')]:
            break

Answer 4

使用NumPy赋值给索引数组 ：

im[circle == 0] = [0, 0, 0]