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图象掩模（image mask）：用选定的图象、图形或物体，看待解决的图象（部分或全副）进行遮挡来管制图象解决的区域或解决进程。因为笼罩的特定图象或物体称为掩模(mask)，正在做图象解决的时分，对图象进行遮罩的需要十分多，接上去就如下面这张猫狗的图片进行演示，我抉择的是小猫的头像。

起首看成果图：

Python完成对图象进行掩膜遮罩解决

• 导入所需的库
• 创立掩膜图象
• • 方形掩膜
  • 圆形掩膜
• 掩膜与原始图象进行拼接
• 展现图象
• 成果展现
• 总结

导入所需的库

这次需求的库资本有cv2以及numpy，可经过pip install xxx进行下载。

import cv2
import numpy as np复制代码

创立掩膜图象

创立掩膜详细需求看图象的尺寸，依据图象的尺寸所需创立本人的掩膜，当然掩膜的想也能够本人抉择。我这里创立的掩膜无方形掩膜以及圆形掩膜。

方形掩膜

掩膜坐标为[10:170, 50:220]。

# 创立掩膜
mask = np.zeros([img.shape[0], img.shape[1]], dtype=np.uint8)
mask[10:170, 50:220] = 255复制代码

圆形掩膜

掩膜坐标：
x = 140
y = 100
r = 80

# 创立掩膜
x = 140
y = 100
r = 80
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask = cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1)复制代码

掩膜与原始图象进行拼接

图片兼并用到了 cv2.add，将掩膜与原始图象进行拼接兼并。

image = cv2.add(img, np.zeros(np.shape(img), dtype=np.uint8), mask=mask)复制代码

展现图象

# 展现原图
cv2.imshow("img", img)
# 展现掩膜图片
cv2.imshow("mask", mask)
# 展现增加掩膜成果图片
cv2.imshow("image", image)复制代码

成果展现

原始图象：

方形掩膜图象：

方形掩膜与原图兼并图象：

圆形掩膜图象：

圆形掩膜与原图兼并图象：

总结

遮挡掩膜的原理很简略，起首创立一个以及图片一样巨细的全黑图象，再把需求显示的区域像素改为红色，最初应用cv2.add叠加image以及mask就能够完成图象的遮挡显示。

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