opencv学习：图像掩码处理和直方图分析及完整代码

夜清寒风2024-09-19 0:36

图像掩码是一种二值图像，用于控制图像处理操作的应用区域。通过将掩码与原图像进行按位与操作，可以提取或屏蔽图像的特定部分。直方图是图像处理中的一个重要工具，用于分析图像的灰度分布。

实验步骤

使用OpenCV读取图像文件"phone.png"为灰度图像。
python 复制代码
```
phone=cv2.imread("phone.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
```
创建一个与原图像大小相同的掩码，并在指定区域设置掩码值为255。
python 复制代码
```
mask=np.zeros(phone.shape[:2],np.uint8)
mask[50:350,100:470]=255
cv2.imshow("mask",mask)
```

应用掩码，通过按位与操作提取掩码区域的图像。

python 复制代码

phone_mask=cv2.bitwise_and(phone,phone,mask=mask)
cv2.imshow("phone_mask",phone_mask)

使用掩码计算提取区域的灰度直方图。
python 复制代码
```
phone_hist_mask=cv2.calcHist([phone],[0],mask,[256],[0,256])
```
使用Matplotlib绘制直方图。
python 复制代码
```
plt.plot(phone_hist_mask)
```

实验结果

完整代码

python 复制代码

phone=cv2.imread("phone.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
mask=np.zeros(phone.shape[:2],np.uint8)
mask[50:350,100:470]=255
cv2.imshow("mask",mask)
cv2.waitKey(0)

phone_mask=cv2.bitwise_and(phone,phone,mask=mask)
cv2.imshow("phone_mask",phone_mask)
cv2.waitKey(0)

phone_hist_mask=cv2.calcHist([phone],[0],mask,[256],[0,256])
plt.plot(phone_hist_mask)
cv2.waitKey(0)
plt.show()