掩膜（mask）的介绍和位与运算结合使用（binwise_and）

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已于 2023-10-19 14:11:49 修改

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文章标签：计算机视觉深度学习人工智能

于 2023-10-18 11:58:51 首次发布

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2、位与"操作（bitwise_and）的介绍

1)什么是位与？

2）在python的函数

3、位与"操作（bitwise_and）和掩膜（mask）的介绍

一、引言

1、掩膜的介绍

1）什么是掩膜？

在计算机图像处理中，"掩膜"（Mask）是一种用于选择、过滤或隐藏图像中特定区域的技术。掩膜通常是一个与原始图像具有相同维度的矩阵，其中的元素决定了是否要保留、修改或遮挡对应位置的图像像素。

2）掩膜的作用

掩膜的主要作用有以下几个方面：

选择区域：掩膜可以用来选择图像中的特定区域，通过将掩膜中特定位置的像素值设置为合适的数值（通常是1或非零值），从而使这些区域在后续处理中被突出或保留。
过滤数据：掩膜可以用于过滤掉不感兴趣的图像区域，通过将掩膜中特定位置的像素值设置为零或其他适当的值，从而在后续处理中忽略这些区域。
图像融合：掩膜可用于合并不同图像或图像通道，通过对图像的不同部分应用不同的掩膜，然后将它们组合在一起。
遮罩操作：掩膜也可用于在图像上创建遮罩或蒙板，以实现透明度、混合或融合效果。
图像处理：掩膜还可用于应用各种图像处理操作，如滤波、卷积、锐化或模糊，只对掩膜内的区域进行处理。

在图像处理软件和编程中，掩膜通常是一个矩阵或图像，其中的像素值决定了如何影响原始图像的对应像素。掩膜可以用于各种图像处理任务，包括图像分割、特征提取、滤波、边缘检测等。掩膜的灵活性使其成为图像处理中重要的工具。

3）在python的函数

cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None)

参数详见

注：这里的mask就是掩膜

2、位与"操作（`bitwise_and）的介绍`

`1)什么是`位与？

bitwise_and 是位运算操作之一，通常用于对二进制数进行按位与操作。在编程中，特别是在使用编程语言如Python、C++等时，bitwise_and 可以用于执行按位与操作。

2）在python的函数

cv.bitwise_and(src1,src2,mask)

参数为：

src1:第一个数据

src2：第二个数据

mask:掩膜

3、位与"操作（`bitwise_and`）和掩膜（mask）的介绍

1）什么时候用其结合？

特别是在图像处理和计算机视觉中。这种结合通常用于选择、过滤或操作图像中的特定区域，以便进行进一步的处理或分析。

2）主要应用：

图像分割：掩膜可以定义一个区域，该区域中的像素将与图像进行按位与操作。这将使你能够提取或突出图像中的感兴趣区域，同时忽略其他区域。
滤波操作：你可以使用掩膜来定义一个滤波区域，然后对该区域进行滤波操作，如平均滤波或高斯滤波。这样可以仅对图像的特定部分进行平滑处理，而保留其他区域的细节。
边缘检测：掩膜通常用于定义用于边缘检测的卷积核。卷积核是一个小矩阵，用于检测图像中的边缘。通过将卷积核与图像进行按位与操作，可以找到图像中的边缘。
颜色掩膜：在彩色图像中，你可以创建一个颜色掩膜，以选择特定颜色范围内的像素。然后，将这个颜色掩膜与原始图像进行按位与操作，以突出或选择特定颜色。
图像混合：你可以使用掩膜来定义两个图像的混合区域。通过将两个图像与各自的掩膜进行按位与操作，然后将结果合并，可以实现图像的混合效果。

综上所述，结合位与操作和掩膜允许你精确地控制图像处理的区域，从而实现许多不同的图像处理和分析任务。这种结合在计算机视觉和图像处理应用中非常常见。

二、代码实现

1、实现目的

加载了一幅灰度图像，创建了一个掩膜，然后使用掩膜对图像进行按位与操作，最后计算和可视化了图像中特定区域的灰度直方图。这种方法可以用于图像分析和处理中的区域选择和直方图计算。

2、提供数据

“apple.png”:

3、代码块

1)导入库

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2）主要代码

apple=cv2.imread('apple.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#用于加载名为 "apple.png" 的图像，并将其以灰度图像的方式读入变量 apple 中。
cv2.imshow('apple',apple)#显示变量 apple 中的图像，窗口的标题为 "apple"。
cv2.waitKey(0)#等待用户按下任意键，然后关闭图像窗口。

mask=np.ones(apple.shape[:2],np.uint8)
#创建了一个与变量 apple 具有相同大小的掩膜图像，初始值为全白（255）
mask[50:350,100:470]=255
#将掩膜中特定区域的像素值设置为255，从而在该区域内启用了掩膜
cv2.imshow('mask',mask)
#显示掩膜图像，窗口的标题为 "mask"。
cv2.waitKey(0)#再次等待用户按下任意键，然后关闭图像窗口。


ba=cv2.bitwise_and(apple,apple,mask=mask)
#使用 cv2.bitwise_and 函数，根据掩膜 mask 对原始图像 apple 进行按位与操作，结果存储在变量 ba 中。这将使得 ba 中的像素值只在掩膜区域内保留。
cv2.imshow('ba',ba)
#用于显示按位与操作后的图像，窗口的标题为 "ba"。
cv2.waitKey(0)#再次等待用户按下任意键，然后关闭图像窗口。

histr=cv2.calcHist([apple],[0],mask,[256],[0,256])
#使用 cv2.calcHist 函数计算了图像 apple 中的灰度直方图，并将结果存储在变量 histr 中。计算过程中，仅考虑了掩膜 mask 中的区域。
plt.plot(histr)#使用 matplotlib 绘制了直方图。
plt.show()#显示了绘制的直方图。