使用2D蒙版掩蔽BGR图像

时间:2014-11-08 19:25:45

标签: python image numpy matplotlib mask

我有一个形状为(480, 640, 3)的三维数组(图像)。这里,3指的是BGR颜色代码。我想使用红色图像数组中的数据在此图像上放置一个遮罩。根据其值,需要屏蔽某些像素。

创建蒙版工作正常。它的行为完全符合预期。为了将蒙版应用于原始图像,我首先将蒙版应用于蓝色和绿色图像。一切都还好。现在我堆叠三个蒙版数组,返回一个形状为(480, 640, 3)的数组。但是,使用imshow绘制此数组会生成原始图像。没有任何面具的迹象。

下面我把我的代码。该代码适用于任何图像大小/形状。您需要做的就是将名称"Whatever_image_you_like.png"更改为您电脑上任何图像的名称。

import numpy
import numpy.ma
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt

pixel_value = 130   #Value in range 0 to 255

image = scipy.misc.imread("Whatever_image_you_like.png")

#Extract Blue, Green, and Red image from original image
image_B = numpy.copy(image[:, :, 0])
image_G = numpy.copy(image[:, :, 1])
image_R = numpy.copy(image[:, :, 2])

#Define mask depending on pixel value in Red image
image_mask = numpy.empty([image.shape[0], image.shape[1]], dtype = bool)
image_mask[image_R < pixel_value] = False

#Apply mask to Blue, Green, and Red images
B_masked = numpy.ma.masked_array(image_B, mask = ~image_mask)
G_masked = numpy.ma.masked_array(image_G, mask = ~image_mask)
R_masked = numpy.ma.masked_array(image_R, mask = ~image_mask)

#Stack masked images together again
masked_image = numpy.ma.dstack((B_masked, G_masked, R_masked))

#Plot original image and masked version
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax1.imshow(image)

ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)
ax2.imshow(masked_image)

plt.show()

我做错了什么?有没有更好的方法来解决这个问题?

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

尝试使用与image形状相同的蒙版(实际上,这将是一个3D蒙版)。生成image_mask后,请执行

# create mask with same dimensions as image
mask = numpy.zeros_like(image)

# copy your image_mask to all dimensions (i.e. colors) of your image
for i in range(3): 
    mask[:,:,i] = image_mask.copy()

# apply the mask to your image
masked_image = image[mask]

这样我暂时避免使用numpy中的蒙版数组。

答案 1 :(得分:0)

在类似情况下,这种替代方法可能会更容易:

AndroidManifest.xml