Python OpenCV - 将彩色蒙版应用于图像

Question

我得到了以下东西：

• 使用 OpenCV 读取的图像（numpy 数组）
• 与图像大小相同的二进制掩码
• 'red','blue' 等颜色字符串

问：如何在将蒙版添加到图像之前为其着色？ 明确：如何在给定颜色字符串的情况下将颜色通道添加到二进制掩码

我知道如何添加掩码（例如使用cv2.addWeighted(mask,alpha,image,1-alpha,0,image)），但我不知道如何使用简单的颜色“字符串”作为输入将二进制掩码转换为颜色空间。我知道这在 PIL 中使用 rgb = PIL.ImageColor.getrgb(color) 有效，但我不知道如何使用 OpenCV 做到这一点！

编辑： 我设法获得了通道元组 (0,0,0) 中的颜色，目前我的解决方法是：

mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
mask[np.where((mask == [1,1,1]).all(axis = 2))] = color
cv2.addWeighted(mask,alpha,image,1-alpha,0,image)

但问题是，现在图像是带有彩色地图的灰度图像... 所以需要交换第一行

Answer 1

您可以使用更简单、更原生的方法。如果您在其中一个通道上应用的不是统一变换，那么什么是彩色滤光片？我一般只使用np.power。前提是 img 是图像的 3D RGB 矩阵：

img = np.power(img,[1.5, 1.0, 1.0]) # shift the reds
img = np.power(img,[1.0, 1.5, 1.0]) # shift the greens
img = np.power(img,[1.2, 1.2, 1.0]) # orange type? (I suck at color mixing, you'll find out the one you need to shift) (since all your colors are made from a combination of these three basic ones)

当我发现这个技巧时，我刚刚停止使用 openCV 和 PIL（顺便说一下，不推荐使用，看看 skimage）

要将过滤器仅应用于蒙面部分，您可以这样做：

mask =  numpy.expand_dims(mask, 2) 
mask = numpy.repeat(mask, 3, axis=2) # give the mask the same shape as your image
colors = {"red": [0.1,0.,0.], "blue": [0.,0.,0.1]} # a dictionary for your colors, experiment with the values
colored_mask = numpy.multiply(mask, colors["red"])  # broadcast multiplication (thanks to the multiplication by 0, you'll end up with values different from 0 only on the relevant channels and the right regions)
img = img+colored_mask # element-wise sum (sinc img and mask have the same shape)