如何将蒙版应用于 16 位图像？答案

【问题标题】：How can I apply mask to a 16bit image?如何将蒙版应用于 16 位图像？
【发布时间】：2018-07-29 09:22:30
【问题描述】：

如何将蒙版应用于 16 位图像？使用此代码的 8 位图像可以正常工作：

image = misc.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.Color(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
x = 610
y = 220
w = h = 150
mask = np.zeros(gray.shape[:2], np.uint8)
mask[y:y+h,x:x+w] = 255
res = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask = mask)
cv2.imshow("res", res)
cv2.waitKey(0)

但是当我尝试使用 16 bit.png 图片时它不起作用。我试过这段代码：

mask = np.zeros(gray.shape[:2], np.uint16)
mask[y:y+h, x:x+w] = 6535
res = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask = mask)

我得到错误：

res = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask = mask) cv2.error: /home/... : error: (-215) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask.sameSize (*psrc1) 在函数 binary_op 中

有人知道我如何在我的 16 位图像上应用蒙版吗？

【问题讨论】：

正确格式化您的问题，我希望缺少的= 也只是一个草率
另外，你为什么使用 bitwise_and 来应用掩码？
我使用 bitwise_and 来应用蒙版，因为我不知道该怎么做。有没有办法屏蔽 16 位图像？
如my answer 中所述，mask 需要为 8 位。为什么你希望它是 16 位的？它本质上只是一个布尔数组，由于 C 没有布尔类型，它是一个“无符号整数 8”类型uint8_t。
您的掩码是0s 和255s 的数组。只有一点点信息。您似乎误解了 bitwise_and 函数的作用。掩码只是图像上的布尔过滤器，它不会降低gray 数组的保真度。

标签： python opencv

【解决方案1】：

根据OpenCV documentation，mask需要8位：

mask – 可选操作掩码，8 位单通道数组，指定要更改的输出数组的元素。

错误消息似乎反映了这一点，

res = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask = mask) cv2.error: /home/... : error: (-215) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask.sameSize (*psrc1) 在函数 binary_op 中

因为它告诉您掩码的日期类型需要是 8 位无符号或 8 位有符号（整数）。

所以你的面具的定义需要是

mask = np.zeros(gray.shape[:2], np.uint8)
mask[y:y+h,x:x+w] = 255

像以前一样。

【讨论】：

【解决方案2】：

试试

mask = np.zeros(gray.shape[:2], np.uint16)
mask[y:y+h, x:x+w] = 1
res = gray * mask

【讨论】：

我试过了。你的意思是 'mask = np.zeros(gray.shape[:2], np.uint16)?' 但我得到一张黑色的图片..
之所以为黑色，是因为它不是作为 16 位数组读取的。我使用 'gray = misc.imread('test.png')' 但我的图像是 8 位图像。所以也许这就是你的例子不起作用的问题。那么如何读取 16 位 .png 图像呢？
@Anja 我修正了错字。您提供的错误意味着您的灰度图像不是灰色的，它是 3 通道的。每个元素的乘法运算符需要操作数的形状相同。所以，更一般的答案是 - 使蒙版和图像的形状相等并使用 * orerator。
@Anja OpenCV 有 cv2.IMREAD_ANYDEPTH 标志来加载任意深度的图像。
使用res = gray * mask[..., np.newaxis] 将掩码扩展到所有三个通道。