将功能套用至遮罩区域

Question

我有一张这样的图片：

我同时拥有蒙版和原始图像。我只想计算鸭子区域的色温。

现在，我正在遍历下面图像的每一行和每一列，并获得其值不为零的像素。但是我认为这不是正确的方法。有什么建议吗？

我所做的是：

xyzImg = cv2.cvtColor(resImage, cv2.COLOR_BGR2XYZ)
x,y,z = cv2.split(xyzImg)
xList=[]
yList=[]
zList=[]

rows=x.shape[0]
cols=x.shape[1]

for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if (x[i][j]!=0) and (y[i][j]!=0) and (z[i][j]!=0):
            xList.append(x[i][j])
            yList.append(y[i][j])
            zList.append(z[i][j])

xAvg = np.mean(xList)
yAvg = np.mean(yList)
zAvg = np.mean(zList)

xs = xAvg / (xAvg + yAvg + zAvg)
ys = yAvg / (xAvg + yAvg + zAvg)

xyChrome = np.array([xs,ys])

但这太慢了，我不认为这是正确的...

Answer 1

最简单的方法是使用cv2.mean()函数。

它接受两个参数src（具有1至4个通道）和mask，并返回一个带有各个通道平均值的向量。

请参阅cv2::mask