OpenCV使用掩码的最大和最小RGB值答案

【问题标题】：OpenCV maximum and minimum RGB value using maskOpenCV使用掩码的最大和最小RGB值
【发布时间】：2017-08-27 12:09:08
【问题描述】：

我需要得到一个圆的最小 RGB 值。我怎样才能像应用蒙版的平均 RGB 值方法（cv2.mean）一样？要获得我正在做的一个圆圈的平均 RGB 值：

circle_img = np.zeros((circle_img.shape[0],circle_img.shape[1]), np.uint8)
cv2.circle(circle_img,(x_center,y_center),radio,(255,255,255),-1)
datos_rgb = cv2.mean(color_img, mask=circle_img)

color_img 是原始图像。

要获得我正在做的最小 RGB 值：

masked_data = cv2.bitwise_and(color_img, color_img, mask=circle_img)
rgb_min = masked_data.reshape((masked_data.shape[0]*masked_data.shape[1], 3)).min(axis=0)

其中masked_data 是第二张图片（蒙版的圆圈）。

但是由于我认为的背景，我一直得到值 [0,0,0]...我需要像平均值 (cv2.mean) 一样应用蒙版以忽略黑色背景。原图没有纯黑色，所以无法得到值[0,0,0]

为了获得最大的 RGB 值，它可以完美地工作：

masked_data = cv2.bitwise_and(color_img, color_img, mask=circle_img)
rgb_max = masked_data.reshape((masked_data.shape[0]*masked_data.shape[1], 3)).max(axis=0)

因为黑色 [0,0,0] 对这里没有影响。

这是原图。

这是蒙面的圆圈。

【问题讨论】：

标签： python opencv numpy

【解决方案1】：

您可以尝试仅使用numpy 方法来获取所有必需计算的结果，而不是对某些使用OpenCV，对另一些使用numpy，并且在某些情况下，numpy 在执行方面可以胜过OpenCV时间。您可以使用 numpys 的 min、max 和 mean 作为：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("./assets/11yeJ.jpg")
mask = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]), np.uint8)
cv2.circle(mask, (493, 338), 30, (255, 255, 255), -1)

# Get the indices of mask where value == 255, which may be later used to slice the array.
img_mask = img[np.where(mask == 255)]

img_avg = np.mean(img_mask, axis=0)
img_min = np.min(img_mask, axis=0)
img_max = np.max(img_mask, axis=0)

【讨论】：