【1】引言

前序學習了使用numpy創建單通道的灰色圖像，并對灰色圖像的局部進行了顏色更改，相關鏈接為：

python學opencv|讀取圖像（九）用numpy創建黑白相間灰度圖_numpy生成全黑圖片-CSDN博客

之后又學習了使用numpy創建三通道的彩色圖像，并對彩色圖像按照不同通道進行了顏色更改，相關鏈接為：

python學opencv|讀取圖像（十）用numpy創建彩色圖像_python新建一張caise的圖片-CSDN博客

實際上還會有一些需求，只需要改變三通道彩色圖像的局部顏色，也就是獲得掩模效果，這就是今天文章的目標。

【2】可行性分析

根據上述文章，修改彩色圖像的顏色是通過修改各個通道的BGR值實現的，修改灰度圖像的顏色是通過修改各個像素點的BGR（本質上由于只有一個通道，所以本質上也是通過修改通道的BGR值實現 ）實現。

import numpy as np  # 引入numpy模塊
import cv2 as cv  # 引入cv模塊canvas = np.ones((580, 580, 3), np.uint8)   # 繪制一個580*580大小的畫布，3代表有3個通道，unit8為圖像存儲格式

那如果對彩色圖像直接修改像素點的BGR，應該也會有顏色變化。

【3】代碼測試

在上述分析的基礎上，直接嘗試修改像素點的BGR值。

首先是引入相關模塊，繪制出畫布，此時的畫布為純黑色：

import numpy as np  # 引入numpy模塊
import cv2 as cv  # 引入cv模塊canvas = np.ones((580, 580, 3), np.uint8)   # 繪制一個580*580大小的畫布，3代表有3個通道，unit8為圖像存儲格式

然后在純黑色的畫布上，先把第50到300行，第20到280列改為純白色像素，然后顯示完整的畫布：

canvas[50:300,20:280,:]=255 #第50到300行，第20到280列為純白色像素cv.imshow('yanmo', canvas)  # 在屏幕展示掩模的效果
cv.imwrite('yanmo.png', canvas)  # 保存圖像

之后把畫布改為純白色，相應的把區域第50到300行，第20到280列改為純黑色像素，然后顯示完整的畫布：

canvas[:,:,:]=255 #畫布改為純白色像素
canvas[50:300,20:280,:]=0 #第50到300行，第20到280列為純黑色像素
cv.imshow('yanmo1', canvas)  # 在屏幕展示掩模的效果cv.imwrite('yanmo1.png', canvas)  # 保存圖像
cv.waitKey()  # 圖像不會自動關閉
cv.destroyAllWindows()  # 釋放所有窗口

代碼運行后，獲得的掩模效果為：

圖1 黑色畫布白色掩模

圖2 白色畫布黑色掩模?

?由圖1和 圖2可見，三通道彩色圖像，通過改像素點值的做法，也能實現修改圖像區域顏色的目標，也就是實現掩模效果。

此時的完整代碼為：

import numpy as np  # 引入numpy模塊
import cv2 as cv  # 引入cv模塊canvas = np.ones((580, 580, 3), np.uint8)   # 繪制一個580*580大小的畫布，3代表有3個通道，unit8為圖像存儲格式canvas[50:300,20:280,:]=255 #第50到300行，第20到280列為純白色像素cv.imshow('yanmo', canvas)  # 在屏幕展示掩模的效果
cv.imwrite('yanmo.png', canvas)  # 保存圖像canvas[:,:,:]=255 #畫布改為純白色像素
canvas[50:300,20:280,:]=0 #第50到300行，第20到280列為純黑色像素
cv.imshow('yanmo1', canvas)  # 在屏幕展示掩模的效果cv.imwrite('yanmo1.png', canvas)  # 保存圖像
cv.waitKey()  # 圖像不會自動關閉
cv.destroyAllWindows()  # 釋放所有窗口

【4】細節說明

在彩色圖像的掩模效果實現中，未單獨設置BGR通道值。

嘗試修改第二通道值，只需要增加代碼：

canvas[:,:,:]=255 #畫布改為純白色像素
canvas[50:300,20:280,:]=0 #第50到300行，第20到280列為純黑色像素
canvas[:,:,1]=0 #第二個通道值
cv.imshow('yanmo2', canvas)  # 在屏幕展示掩模的效果
cv.imwrite('yanmo2.png', canvas)  # 保存圖像

此時新獲得的圖像為：

圖3 白色畫布黑色掩模 + 所有二通道值=0

圖3出現了預料之外的結果，為探清緣由，在所有的掩模操作下增加代碼，讀取掩模區域中的像素點BGR值：

print("黑色畫布白色掩模像素數為[100,100]位置處的BGR=", canvas[100, 100])  # 獲取像素數為[100,100]位置處的BGR

這時候獲得的BGR輸出值為：

圖4? BGR值

可見，由于畫布顏色強制為白色，所有的BGR值本來是統一為255，但把第二通道的值改為0后，畫布的BGR組成就變為[255 0 255]，這時候畫布就變成粉紅色。

為證明上述分析，新增一段代碼來做驗證：

canvas[:,:,:]=255 #畫布改為純白色像素
canvas[:,:,1]=0 #第二個通道值
cv.imshow('yanmo3', canvas)  # 在屏幕展示掩模的效果
cv.imwrite('yanmo3.png', canvas)  # 保存圖像
print("白色畫布+所有二通道BGR=0像素數為[100,100]位置處的BGR=", canvas[100, 100])  # 獲取像素數為[100,100]位置處的BGR
print("白色畫布+所有二通道BGR=0像素數為[500,500]位置處的BGR=", canvas[100, 100])  # 獲取像素數為[500,500]位置處的BGR

此時，先規劃白色畫布，然后直接強制第二通道值為0。

代碼運行后，獲得的圖像為：

圖5 白色畫布+所有二通道值=0

此時輸出的圖像為粉紅色，讀取的像素點BGR為：

圖6 白色畫布+所有二通道值像素BGR值

由圖6可見，各個像素點的BGR值都是[255 0 255]，和圖3所示的粉紅色圖像相應像素點的BGR值讀取效果一致。

【5】總結

掌握了python+opencv三通道彩色圖像掩模效果的實現技巧。

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