如何在图像上叠加蒙版以及如何保留与蒙版值相对应的2D点？

Question

我是python图像处理的新手，不胜感激有关2个问题的一些建议。

我有一张图像：及其遮罩：

并按如下所示打开它：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

mask = cv2.imread('img_mask.jpg')
img = cv2.imread('img.jpg')

1）我有以下（x，y）像素位置：

pt1 = 43.35, 22.49
pt2 = 49.035, 46.985
pt3 = 18.326, 21.822

在蒙版上，pt1和pt2的像素值为0，在pt3的像素值为16。给定三个（x，y）像素位置作为列表以及所提供的蒙版。如何有效地过滤遮罩上值为0的位置？

2）如何有效地创建一个新的thresholded masked image，然后将其覆盖在原始图像上，使得thresholded mask image是一幅图像，其中蒙版的像素值仅为16原始蒙版中值为16的位置。

Answer 1

对于第一部分，我不知道为什么你的点不是整数。我在问题中下载了遮罩，此代码可用于打印像素值= 0的线对。我读了灰度格式的蒙版。

img = cv2.imread('mask.jpg',0)
for i in range(0,img.shape[0]):
    for j in range(0,img.shape[1]):
        if img[i,j] == 0:
            print(i,j)

对于第二部分，可以使用常规阈值。有关thresholding的更多信息，请参考opencv文档。我将图像放大了4倍，以获得更好的视图。然后，创建两个阈值分别为16和17的阈值，并对它们进行按位异或运算以获得结果。

zoom = cv2.resize(img, None, fx = 4, fy = 4, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
ret,thresh1 = cv2.threshold(zoom, 16, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh2 = cv2.threshold(zoom, 17, 255, cv2.THRESH_BINARY)
output = cv2.bitwise_xor(thresh1, thresh2)
cv2.imshow('threshold with 16', thresh1)
cv2.imshow('threshold with more than 16', thresh2)
cv2.imshow('result', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

阈值1

阈值2

输出