使用OpenCv Python将蒙版应用到图像

Question

我正在尝试将opencv与python一起使用，但我遇到了这个问题：

我有一个图像和一个二进制蒙版（具有0和255的单通道图像），我想迭代蒙版的每个像素，并根据蒙版像素的值对原始图像执行一些操作。 如何使用numpy优化来做到这一点？

例如，假设我要创建一个新图像，如果蒙版中的像素值为0，则每个像素保持不变；如果蒙版中的像素为255，则将像素设置为（0,0,255），例如：

def inpaint(originalImage, mask):
    [rows, columns, channels] = originalImage.shape
    result = np.zeros((rows,columns,channels))
    for row in range(rows):
        for column in range(columns):
            if(mask[row,column]==0):
                result[row,column] = originalImage[row,column]
            else:
                result[row,column] = (0,0,255)
    return result

我如何使用numpy对此进行优化？ 非常感谢你

Answer 1

在将遮罩扩展到3D之后，我们可以使用np.where ，让我们以广播的方式进行选择-

np.where(mask[...,None]==0, originalImage,[0,0,255])

或与原始代码保持更近的距离，进行复制，然后与mask一并分配-

result = originalImage.copy()
result[mask!=0] = (0,0,255)