我有一个3通道的numpy数组，即图像，我想屏蔽掉某些区域，然后计算未屏蔽区域的平均值。当我将numpy数组转换为带掩码的numpy数组时，总是会出现以下错误：
提高MaskError（msg％（nd，nm））
numpy.ma.core.MaskError：掩码和数据不兼容：数据大小为325080，掩码大小为108360。
我的数组（图像）形状为：(301, 360, 3)供参考。我通过创建一个重复的零数组来创建蒙版，然后在蒙版上绘制1（真）的多边形。
我的代码是：
mask = np.zeros((src.shape[0], src.shape[1], 1), dtype='uint8')
cv2.drawContours(mask, [np.array(poly)], -1, (1,), -1)
msrc = np.ma.array(src, mask=mask, dtype='uint8') # error on this line
mean = np.ma.mean(msrc)
我在做什么错了，我该如何解决才能在numpy中成功创建蒙版数组？
答案 0 :(得分：0)
如评论中所述，numpy不考虑图像，只是数学。 OpenCV将该数学抽象为易于图像处理的内容。
要使用OpenCV遮罩图像，可以使用
masked_img = cv2.bitwise_and(src,src,mask=mask)。
（docs）