使用 OpenCv Python 将蒙版应用于图像

Question

我正在尝试将 opencv 与 python 一起使用，但我遇到了这个问题：

我有一个图像和一个二进制掩码（具有 0 和 255 的单通道图像） 我想迭代掩码的每个像素，并根据掩码像素的值对原始图像执行一些操作。 我如何使用 numpy 优化来做到这一点？

例如，假设我想创建一个新图像，其中每个像素在掩码中的值为 0 时保持不变，如果掩码中的像素为 255，则将其设置为 (0,0,255)，例如：

def inpaint(originalImage, mask):
    [rows, columns, channels] = originalImage.shape
    result = np.zeros((rows,columns,channels))
    for row in range(rows):
        for column in range(columns):
            if(mask[row,column]==0):
                result[row,column] = originalImage[row,column]
            else:
                result[row,column] = (0,0,255)
    return result

如何使用 numpy 进行优化？ 非常感谢

Answer 1

我们可以在将掩码扩展到3D之后使用np.where，让它以广播的方式进行选择-

np.where(mask[...,None]==0, originalImage,[0,0,255])

或者更接近原始代码，制作一个副本，然后使用mask 一次性分配 -

result = originalImage.copy()
result[mask!=0] = (0,0,255)