OpenCV中掩膜(mask)图像的创建和使用

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

功能描述

掩模图像（Mask Image）是一种特殊类型的形象数据，在图像处理和计算机视觉中扮演着重要角色。它通常是一个二维数组，与原始图像具有相同的尺寸，其上的每个像素值用来指示对应于原始图像中像素的处理方式。掩模图像主要使用两种基本值：非零值（通常是白色，255）和零值（通常是黑色，0）。这些值分别代表“感兴趣区域”（ROI, Region of Interest）和不感兴趣的区域。

掩模的主要用途包括：

区域选择：在图像处理操作中，仅对掩模中标记为非零的区域应用滤镜、颜色调整或其他效果，而忽略零值区域。
形状提取：结合位运算，从复杂图像中精确提取特定形状或对象。
图像分割：帮助分离前景和背景，尤其是在对象识别和跟踪任务中。
Alpha通道：在图形设计中，掩模可以作为alpha通道来控制透明度，实现图像合成。
数据屏蔽：在数据分析中，用于排除不需要分析的数据部分。
形态学操作：结合膨胀、腐蚀等操作，用于特征增强或去除噪声。

fillPoly() 函数

fillPoly() 的功能是填充由一个或多个多边形所限定的区域。
cv::fillPoly函数用于填充由多个多边形轮廓所限定的区域。该函数能够填充复杂的区域，例如含有空洞的区域、自身相交的轮廓（它们的部分），等等。

原型1


void cv::fillPoly	
(	
	InputOutputArray 	img,
	InputArrayOfArrays 	pts,
	const Scalar & 	color,
	int 	lineType = LINE_8,
	int 	shift = 0,
	Point 	offset = Point() 
)

参数1

参数 img 图像.
参数 pts 多边形数组，其中每个多边形由顶点数组表示。
参数 color 多边形颜色.
参数 lineType 多边形边线的颜色. 见 LineTypes
参数 shift 顶点坐标中的小数位数.
参数 offset 可选参数，轮廓上所有点的偏移量.

原型2


void cv::fillPoly	
(	
InputOutputArray 	img,
const Point ** 	pts,
const int * 	npts,
int 	ncontours,
const Scalar & 	color,
int 	lineType = LINE_8,
int 	shift = 0,
Point 	offset = Point() 
)

参数2

参数 img 图像.
参数 pts 多边形数组，其中每个多边形由顶点数组表示。
参数 npts 多边形数组的个数。
参数 ncontours 轮廓的数量
参数 color 多边形颜色.
参数 lineType 多边形边线的颜色. 见 LineTypes
参数 shift 顶点坐标中的小数位数.
参数 offset 可选参数，轮廓上所有点的偏移量.

bitwise_and()函数

函数cv::bitwise_and用于计算两个数组或一个数组与一个标量之间的逐元素按位逻辑与运算。具体规则如下：

当src1和src2尺寸相同时：
对于数组中的每个元素I，若mask(I)不等于0，则执行按位与运算：
dst ( I ) = src1 ( I ) ∧ src2 ( I ) if mask ( I ) ≠ 0 \texttt{dst} (I) = \texttt{src1} (I) \wedge \texttt{src2} (I) \quad \texttt{if mask} (I) \ne0 dst(I)=src1(I)∧src2(I)if mask(I)=0
这意味着只有当mask在该位置上为非零值时，才会在dst中存储src1和src2对应位置的按位与结果。
一个数组和一个标量运算，当src2由Scalar构造或其元素数量与src1.channels()相同：
同样地，若mask(I)非零，则dst中的元素通过src1的元素与标量src2的按位与得到：
dst ( I ) = src1 ( I ) ∧ src2 if mask ( I ) ≠ 0 \texttt{dst} (I) = \texttt{src1} (I) \wedge \texttt{src2} \quad \texttt{if mask} (I) \ne0 dst(I)=src1(I)∧src2if mask(I)=0
这里，标量src2会被转换成与src1相同类型的数组，然后进行逐元素运算。
一个标量和一个数组运算，当src1由Scalar构造或其元素数量与src2.channels()相同：
类似地，若mask(I)非零，则按位与的结果由src1和src2(I)决定：
dst ( I ) = src1 ∧ src2 ( I ) if mask ( I ) ≠ 0 \texttt{dst} (I) = \texttt{src1} \wedge \texttt{src2} (I) \quad \texttt{if mask} (I) \ne0 dst(I)=src1∧src2(I)if mask(I)=0
这里，src1作为标量参与运算，先被转换为与src2相同类型的数组形式。

对于浮点数数组，它们的按位运算基于机器特定的位表示（通常是遵循IEEE754标准）。而对于多通道数组，每个通道独立进行上述操作。在后两种情况中，标量会首先被转换为与数组相匹配的类型，然后再进行运算。

原型

void cv::bitwise_and	
(	
	InputArray 	src1,
	InputArray 	src2,
	OutputArray 	dst,
	InputArray 	mask = noArray() 
)

参数

参数 src1 第一个输入数组或一个标量.
参数 src2 第二个输入数组或一个标量.
参数 dst 输出数组，与输入数组具有相同的尺寸和类型.
参数 mask 可选的操作掩码，一个8位单通道数组，用于指定输出数组中需要更改的元素.

代码示例

以下代码，可以在Source窗口中用鼠标左键点击选择点，这些点就是轮廓的顶点，在你点击的时候，会把点用线连起来，形成轮廓，然后点击右键开始创建掩膜。单击中键重新开始画轮廓。

#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, img1, mask, final;
Point point;
vector< Point > pts;
int drag = 0;
int var  = 0;
int flag = 0;
void mouseHandler( int, int, int, int, void* );
void mouseHandler( int event, int x, int y, int, void* )
{
    if ( event == EVENT_LBUTTONDOWN && !drag )
    {
        if ( flag == 0 )
        {
            if ( var == 0 )
                img1 = src.clone();
            point = Point( x, y );
            circle( img1, point, 2, Scalar( 0, 0, 255 ), -1, 8, 0 );
            pts.push_back( point );
            var++;
            drag = 1;
            if ( var > 1 )
                line( img1, pts[ var - 2 ], point, Scalar( 0, 0, 255 ), 2, 8, 0 );
            imshow( "Source", img1 );
        }
    }
    if ( event == EVENT_LBUTTONUP && drag )
    {
        imshow( "Source", img1 );
        drag = 0;
    }
    if ( event == EVENT_RBUTTONDOWN )
    {
        flag = 1;
        img1 = src.clone();
        if ( var != 0 )
        {
            polylines( img1, pts, 1, Scalar( 0, 0, 0 ), 2, 8, 0 );
        }
        imshow( "Source", img1 );
    }
    if ( event == EVENT_RBUTTONUP )
    {
        flag  = var;
        final = Mat::zeros( src.size(), CV_8UC3 );
        mask  = Mat::zeros( src.size(), CV_8UC1 );
        fillPoly( mask, pts, Scalar( 255, 255, 255 ), 8, 0 );
        bitwise_and( src, src, final, mask );
        imshow( "Mask", mask );
        imshow( "Result", final );
        imshow( "Source", img1 );
    }
    if ( event == EVENT_MBUTTONDOWN )
    {
        pts.clear();
        var  = 0;
        drag = 0;
        flag = 0;
        imshow( "Source", src );
    }
}
int main( int argc, char** argv )
{
    cout << "\n\tleft mouse button - set a point to create mask shape\n"
            "\tright mouse button - create mask from points\n"
            "\tmiddle mouse button - reset\n";

    

    src = imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/fruit.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
    if ( src.empty() )
    {
        printf( "Error opening image" );
        return 0;
    }

    Size sz2Sh( 300, 300 );
   
    Mat queryToShow;
    resize( src, src, sz2Sh, 0, 0, INTER_LINEAR_EXACT );

    namedWindow( "Source", WINDOW_AUTOSIZE );
    setMouseCallback( "Source", mouseHandler, NULL );
    imshow( "Source", src );
    waitKey( 0 );
    return 0;
}

运行结果

原始图：
OpenCV中掩膜(mask)图像的创建和使用-LMLPHP

画轮廓过程：
OpenCV中掩膜(mask)图像的创建和使用-LMLPHP

OpenCV中掩膜(mask)图像的创建和使用-LMLPHP
掩膜图：

应用结果图：

jndingxin