使用蒙版获得图像的均值

Question

我有一系列同心矩形，并希望获得外部矩形的方法排除内部矩形。参见附图，我需要得到阴影区域的平均值。

所以我使用内部矩形的蒙版进入cv2.mean方法，但我不知道如何设置蒙版。我有以下代码：

for i in xrange(0,len(wins)-2,1):
    means_1 = cv2.mean(wins[i])[0]
    msk = cv2.bitwise_and(np.ones_like((wins[i+1]), np.uint8),np.zeros_like((wins[i]), np.uint8))
    means_2 = cv2.mean(wins[i+1],mask=msk)
    means_3 = cv2.mean(wins[i+1])[0]
    print means_1,means_2,means_3

我为means_2收到此错误（means_3正常工作。）：

  

错误：   /Users/jenkins/miniconda/0/2.7/conda-bld/work/opencv-2.4.11/modules/core/src/arithm.cpp:1021：   错误：（ - 209）该操作既不是＆＃39;数组操作数组＆＃39; （其中数组   具有相同的大小和类型），也没有＆＃39;数组操作标量＆＃39;，也没有＆＃39;标量操作   阵列＆＃39;在函数binary_op

中

Answer 1

这里的掩码指的是一个二进制掩码，其背景为0，前景为255，因此您需要创建一个默认颜色为0的空掩码，然后绘制感兴趣的区域，您想要找到255的平均值。假设我有输入图像[512 x 512]：

让我们假设2个同心矩形为：

outer_rect = [100, 100, 400, 400] # top, left, bottom, right
inner_rect = [200, 200, 300, 300]

现在使用这些矩形创建二进制掩码：

mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
cv2.rectangle(mask, (outer_rect[0], outer_rect[1]), (outer_rect[2], outer_rect[3]), 255, -1)
cv2.rectangle(mask, (inner_rect[0], inner_rect[1]), (inner_rect[2], inner_rect[3]), 0, -1)

现在，您可以致电cv2.mean()获取前景区域的平均值，标记为255：

lena_mean = cv2.mean(image, mask)
>>> (109.98813432835821, 96.60768656716418, 173.57567164179105, 0.0)

Answer 2

在 Python/OpenCV 或任何软件中，如果你有一个蒙版图像和二值蒙版，那么图像中非黑色像素的均值（即 ROI）就是蒙版图像的均值除以面具

输入：

面具：

import cv2
import numpy as np

# load image 
img = cv2.imread('lena_g.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# load mask
mask = cv2.imread('lena_mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# compute means
mean_img = np.mean(img)
mean_mask = np.mean(mask)

# compute 255*mean_img/mean_mask
mean_roi = 255 * mean_img / mean_mask

# print mean of each
print("mean of image:", mean_img)
print("mean of mask:", mean_mask)
print("mean of roi:", mean_roi)

mean of image: 98.50196838378906
mean of mask: 216.090087890625
mean of roi: 116.23856597522328