使用2D掩膜对BGR图像进行遮蔽

Question

我有一个三维数组（图像），形状为(480，640，3)。这里的3是指BGR颜色代码。我想使用来自红色图像数组的数据在图像上放置一个蒙版。根据其值，需要屏蔽某些像素。

创建蒙版很好用，表现出的结果也与预期一致。为了将蒙版应用于原始图像，我首先将蒙版应用于蓝色和绿色图像。一切仍然正常。现在我堆叠三个遮罩数组，返回一个形状为(480, 640, 3)的数组。但是，使用imshow绘制此数组会导致原始图像。没有任何掩码迹象。

以下是我的代码。该代码适用于任何图像大小/形状。您只需要更改名称"Whatever_image_you_like.png"以更改为计算机中任何图像的名称。

import numpy
import numpy.ma
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt

pixel_value = 130   #Value in range 0 to 255

image = scipy.misc.imread("Whatever_image_you_like.png")

#Extract Blue, Green, and Red image from original image
image_B = numpy.copy(image[:, :, 0])
image_G = numpy.copy(image[:, :, 1])
image_R = numpy.copy(image[:, :, 2])

#Define mask depending on pixel value in Red image
image_mask = numpy.empty([image.shape[0], image.shape[1]], dtype = bool)
image_mask[image_R < pixel_value] = False

#Apply mask to Blue, Green, and Red images
B_masked = numpy.ma.masked_array(image_B, mask = ~image_mask)
G_masked = numpy.ma.masked_array(image_G, mask = ~image_mask)
R_masked = numpy.ma.masked_array(image_R, mask = ~image_mask)

#Stack masked images together again
masked_image = numpy.ma.dstack((B_masked, G_masked, R_masked))

#Plot original image and masked version
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax1.imshow(image)

ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)
ax2.imshow(masked_image)

plt.show()

我做错了什么？有更好的方法来解决这个问题吗？该怎么做？

- The Dude

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看起来像是 imshow，但对于带有 RGB 值的掩膜数组不使用掩膜。一个快速的解决方法是使用 RGBA 值：masked_image2 = numpy.dstack([image, (~image_mask).astype(numpy.uint8)*255])。 - Jan Kuiken

在我看来，你用了一种奇怪的方式创建了你的掩膜。你将其设置为空（这使得元素取一个未知的值），然后将其中的一个子集设置为False。你确定你不只是想要image_mask = image_R < pixel_value吗？ - Hannes Ovrén

@Jan Kuiken 这是一个黑客行为。这才是正确的答案！谢谢。 - SeF

Answer 1

尝试使用与image相同形状的掩膜（实际上，这将是一个三维掩膜）。生成您的image_mask后，执行以下操作：

# create mask with same dimensions as image
mask = numpy.zeros_like(image)

# copy your image_mask to all dimensions (i.e. colors) of your image
for i in range(3): 
    mask[:,:,i] = image_mask.copy()

# apply the mask to your image
masked_image = image[mask]

目前我避免在numpy中使用掩码数组。

- jkalden

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如果答案符合您的需求，请将其标记为已解决。谢谢！ - jkalden

Answer 2

也许在类似的情况下，这种替代方法会更容易：

image[image_mask,:] = np.nan

- user2821