使用OpenCv Python將蒙版應用到圖像

Question

我正在嘗試將opencv與python一起使用，但我遇到了這個問題：

我有一個圖像和一個二進制蒙版（具有0和255的單通道圖像），我想迭代蒙版的每個像素，並根據蒙版像素的值對原始圖像執行一些操作。 如何使用numpy優化來做到這一點？

例如，假設我要創建一個新圖像，如果蒙版中的像素值為0，則每個像素保持不變；如果蒙版中的像素為255，則將像素設置為（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對此進行優化？ 非常感謝你

Answer 1

在將遮罩擴展到3D之后，我們可以使用np.where ，讓我們以廣播的方式進行選擇-

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

或與原始代碼保持更近的距離，進行復制，然后與mask一並分配-

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