OpenCV – マスク画像を利用した画像処理について

import cv2
from IPython.display import Image, display


def imshow(img):
    """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。"""
    ret, encoded = cv2.imencode(".jpg", img)
    display(Image(encoded))

import cv2
import numpy as np

# 0で初期化した画像を作成する。
mask = np.zeros((400, 400), dtype=np.uint8)

# 処理したい領域を 255 で塗りつぶしたマスク画像を作成する。
cv2.rectangle(mask, (100, 100), (300, 300), color=255, thickness=-1)
imshow(mask)

import cv2
import numpy as np

# 0で初期化した画像を作成する。
mask = np.zeros((400, 400), dtype=np.uint8)

# 処理したい領域を 255 で塗りつぶしたマスク画像を作成する。
cv2.circle(mask, (200, 200), 100, color=255, thickness=-1)
imshow(mask)

import cv2
import numpy as np

# 0 で初期化した画像を作成する。
mask = np.zeros((400, 400), dtype=np.uint8)


# 処理したい領域を 255 で塗りつぶしたマスク画像を作成する。
def create_star_points(cx, cy, r1, r2, n):
    points = []
    for i in range(n):
        theta = 2 * np.pi * i / n
        x = cx + r1 * np.cos(theta)
        y = cy + r1 * np.sin(theta)
        points.append((x, y))

        theta += np.pi / n
        x = cx + r2 * np.cos(theta)
        y = cy + r2 * np.sin(theta)
        points.append((x, y))

    return points


# ポリゴンの点を作成する。
points = create_star_points(200, 200, 100, 50, 5)
cv2.fillPoly(mask, [np.array(points, np.int32)], color=255)
imshow(mask)

import cv2
import numpy as np


# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample1.jpg")

# マスク画像を作成する。
mask = np.full(img.shape[:2], 255, dtype=img.dtype)

# 白い画像の中心に黒い円を描画する。
cx = img.shape[1] // 2
cy = img.shape[0] // 2
cv2.circle(mask, (cx, cy), 100, color=0, thickness=-1)
imshow(mask)

# メディアンフィルタを適用する。
dst = cv2.blur(img, (13, 13))

# マスクの値が0の画素は処理を行わないので、元画像の画素値に戻す。
dst[mask == 0] = img[mask == 0]
imshow(dst)

# 前景画像を読み込む。
fg_img = cv2.imread("sample2.jpg")

# 背景画像を読み込む。
bg_img = cv2.imread("sample3.jpg")

# HSV に変換する。
hsv = cv2.cvtColor(fg_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 2値化する。
bin_img = cv2.inRange(hsv, (0, 10, 0), (255, 255, 255))
imshow(bin_img)

# 輪郭抽出する。
contours, _ = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 面積が最大の輪郭を取得する
contour = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))

# マスク画像を作成する。
mask = np.zeros_like(bin_img)
cv2.drawContours(mask, [contour], -1, color=255, thickness=-1)
imshow(mask)

x, y = 10, 10  # 貼り付け位置

# 幅、高さは前景画像と背景画像の共通部分をとる
w = min(fg_img.shape[1], bg_img.shape[1] - x)
h = min(fg_img.shape[0], bg_img.shape[0] - y)

# 合成する領域
fg_roi = fg_img[:h, :w]  # 前傾画像のうち、合成する領域
bg_roi = bg_img[y : y + h, x : x + w]  # 背景画像のうち、合成する領域

# 合成する。
bg_roi[:] = np.where(mask[:h, :w, np.newaxis] == 0, bg_roi, fg_roi)
imshow(bg_img)

# 画像を読み込む。
fg_img = cv2.imread("sample4.jpg")

# 背景画像を読み込む。
bg_img = cv2.imread("sample5.jpg")

# HSV に変換する。
hsv = cv2.cvtColor(fg_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 2値化する。
bin_img = ~cv2.inRange(hsv, (62, 100, 0), (79, 255, 255))

# 輪郭抽出する。
contours, _ = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 面積が最大の輪郭を取得する
contour = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))

# マスク画像を作成する。
mask = np.zeros_like(bin_img)
cv2.drawContours(mask, [contour], -1, color=255, thickness=-1)
imshow(mask)

# 貼り付け位置
x, y = 30, 10

# 幅、高さは前景画像と背景画像の共通部分をとる
w = min(fg_img.shape[1], bg_img.shape[1] - x)
h = min(fg_img.shape[0], bg_img.shape[0] - y)

# 合成する領域
fg_roi = fg_img[:h, :w]
bg_roi = bg_img[y : y + h, x : x + w]

# 合成する。
dst = np.where(mask[:h, :w, np.newaxis] == 0, bg_roi, fg_roi)
imshow(dst)