用原始图像opencv替换蒙版Python

Question

我正在尝试用原始图像像素替换使用遮罩找到的对象。我有一个面具，在未检测到物体的地方显示黑色，如果检测到物体则显示白色。然后我在 where 语句

中使用图像

image[np.where((image2 == [255,255,255].any(axis = 2))

我被困在这里，我不知道如何将找到的白色值更改为原始图像的值（与其他蒙版一起使用）。我试过 image.shape 但没有用。

谢谢。

Answer 1

制作蒙版的副本，然后根据白色像素坐标在蒙版的白色像素上绘制原始图像。您还可以检查 mask == 255 以按元素进行比较。您不需要 np.where 因为您可以通过 mask == 255.

创建的布尔掩码来索引数组

out = mask.copy()
out[mask == 255] = original_image[mask == 255]

Answer 2

您可以使用位运算。试试这个：

replaced_image = cv2.bitwise_and(original_image,original_image,mask = your_mask)

访问 https://docs.opencv.org/3.3.0/d0/d86/tutorial_py_image_arithmetics.html 了解有关按位运算的更多信息

Answer 3

import os
import cv2
from netpbmfile import imread
 
img_dir = '.'
mask_dir = '.'
new_bg = 'image.png'

def get_foreground(fg_image_name, mask_name, bg_image_name):
    fg_image = cv2.imread(fg_image_name)
    mask = imread(mask_name)
    mask_inverse = (1-mask)
    bg_image = cv2.imread(bg_image_name)
    bg_image = cv2.resize(bg_image, (fg_image.shape[1], fg_image.shape[0]))
    foregound = cv2.bitwise_and(fg_image, fg_image, mask=mask)
    background = cv2.bitwise_and(bg_image, bg_image, mask=mask_inverse)
    composite = foregound + background
    
    return composite


image_fg = get_foreground(os.path.join(img_dir, "NP1_0.jpg"), os.path.join(mask_dir, "NP1_0_mask.pbm"), new_bg)
cv2.imwrite("foreground.jpg", image_fg)

用原始图像opencv替换蒙版Python

replace mask with original image opencv Python

python

image

opencv

where

bit-masks