python - opencv 的一些小技巧备忘

使用python-opencv来处理图像时，可以像matlab一样，将一幅图像看成一个矩阵，进行矢量操作，以加快代码运行速度。

下面记录几个常用的操作以备忘

1.求取图像中像素值满足特定条件的掩模图像(mask)

mask = imge < (b, g, r)

这个操作返回的mask大小与image相等，通道数也相等，独立判断每个通道的像素值是否满足条件。

mask = (image < (b, g, r)).all(axis = 2)

这个操作返回的mask大小等于图片大小，只有一个通道，联合判断三个条件返回true/false

2.求取掩模(mask)图像中不为零区域的横纵坐标

x, y = np.where(mask)

3.对指定的坐标x,y求三通道的均值

mu_B, mu_G, mu_R = np.mean(skin_picture[x, y, :],axis = 0)

4.使用掩模作用于图像

image = mask * image #图像为一通道

for i in range(3):

    image[:,:,i] = mask * image[:, ;, i]#图像为三通道