OpenCV - 反转掩码

在本文中，我们将学习如何在 OpenCV 中反转在图像上创建的蒙版。掩蔽是一种用于从图像中突出显示特定对象的技术。它可以定义为将图像的某些像素设置为某个空值，例如 0（黑色），以便仅突出显示像素值不为 0 的图像部分。

反转掩码基本上就是反转整个过程，即高亮部分的像素变为0，所有其他像素保持非零。为此，我们不按位对每个像素执行转置（反转）其值。

例如，如果我们考虑一个掩码：

[ 0 1 0
  0 0 0
  0 1 0 ]

现在要反转这个掩码，我们对每个值执行按位非操作，即 0 变为 1，反之亦然：

[ 1 0 1
  1 1 1
  1 0 1 ]

为了在 OpenCV 中反转掩码，我们使用cv2.bitwise_not()函数，它对单个像素执行按位非操作。

Syntax: cv2.bitwise_not(masked_image)

Parameters:  

• masked_image: It is the image that is to be inverted.
• Return Value: It returns the inverted masked image.

使用的图像：

原图

示例 1：在此程序中，我们从读取图像开始。然后我们创建一个“int”数据类型的单位矩阵（5 X 5）的内核。现在，我们将图像转换为 HSV 格式，因为所有操作都只能以 HSV 格式执行。然后我们对图像执行侵蚀、变形和膨胀技术来创建蒙版。现在，为了反转掩码，我们使用 bitwise_not cv2 库的方法来翻转像素值（0 -> 1 和 1 -> 0）。最后，我们显示这个反转的蒙版图像。

Python3

# Python program to explain
# mask inversion on a b/w image.
  
# importing cv2 and numpy library
import cv2
import numpy as np
  
# Reading an image
img = cv2.imread('rgy.jpg')
  
# The kernel to be used for dilation purpose
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
  
# converting the image to HSV format
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  
# defining the lower and upper values of HSV,
# this will detect yellow colour
Lower_hsv = np.array([20, 70, 100])
Upper_hsv = np.array([30, 255, 255])
  
# creating the mask by eroding,morphing,
# dilating process
Mask = cv2.inRange(hsv, Lower_hsv, Upper_hsv)
Mask = cv2.erode(Mask, kernel, iterations=1)
Mask = cv2.morphologyEx(Mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
Mask = cv2.dilate(Mask, kernel, iterations=1)
  
# Inverting the mask by
# performing bitwise-not operation
Mask = cv2.bitwise_not(Mask)
  
# Displaying the image
cv2.imshow('Mask', Mask)
  
# waits for user to press any key
# (this is necessary to avoid Python
# kernel form crashing)
cv2.waitKey(0)
  
# closing all open windows
cv2.destroyAllWindows()

输出：

不反转掩码

反面罩

示例 2：此程序与上面解释的程序类似。唯一的区别是，我们没有将图像转换为黑白，而是直接将黄色苹果进行遮罩，然后使用 bitwise_not 操作反转创建的遮罩。

蟒蛇3

# Python program to explain
# mask inversion on a RGB image.
  
# importing cv2 and numpy library
import cv2
import numpy as np
  
# Reading an image
img = cv2.imread('rgy.jpg')
  
# The kernel to be used for dilation 
# purpose
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
  
# converting the image to HSV format
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  
# defining the lower and upper values
# of HSV, this will detect yellow colour
Lower_hsv = np.array([20, 70, 100])
Upper_hsv = np.array([30, 255, 255])
  
# creating the mask
Mask = cv2.inRange(hsv, Lower_hsv, Upper_hsv)
  
# Inverting the mask 
mask_yellow = cv2.bitwise_not(Mask)
Mask = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask_yellow)
  
# Displaying the image
cv2.imshow('Mask', Mask)
  
# waits for user to press any key
cv2.waitKey(0)
  
# closing all open windows
cv2.destroyAllWindows()

输出：

无需反转遮罩

反面罩