【opencv实践】图像腌膜Mask的常规操作你真的信手拈来吗？

我对图像腌膜的含义一直有些模糊，今天写了几行代码，证明了我这模糊的印象倒是正确的。今天借一个给图片添加水印的小例子，给大家总结一些图像腌膜的常规操作。

首先先了解一下图像腌膜的定义：。。。

额，找了一圈好像并没有啥特别正式的官方定义/我记得曾在书上看到过来着~

其实腌膜可以抽象为一个黑白相间的图，或者膜，黑色的像素值为0，白色为1。将这个膜和你原本的图像重合到一起，黑色区域被忽略，仅剩下白色区域，就是这样。

就像把白色区域的图像抠出来一样，”抠图“就是腌膜Mask最常干的事。

废话少说，咱们开始咱们的小实践吧。

一：普通加水印：图像加和

先看一下今天要处理的水印图，一张白底红字的logo图：

然后再看一下我们的底图：

我们要吧logo，也就是水印加到左上角去，首先我们想到的就是在左上角掏个和logo图片一样大小的ROI区域出来，然后直接将logo添加到ROI区域里，来看代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
  Mat srcImage, logoImage, dstImage;
  srcImage = imread("1.jpg");//读取底图
  logoImage = imread("logo1.jpg");//读入logo图片
  //【1】ROI区域与原图直接混合
  Mat imgROI = srcImage(Rect(20, 20, logoImage.cols, logoImage.rows));  //Rect方法定义ROI,注意宽是：cols；高是rows。
  logoImage.copyTo(imgROI);//将logo图片拷贝到img的ROI上(注意copyTo函数要求两图像大小和类型都相同，否则无效)
  imshow("混合后", srcImage);
  waitKey(0);
  return 0;
}

运行效果如下：

可以看到白色的底并不是我们想要的，所以就需要用到腌膜的相关抠图，将五个红色的字”抠“出来。

二：抠图操作加水印

首先我们要完成的操作就是将这五个字识别出来，也就是抠出来，对于我们这个logo自然很简单啦，只需要转灰度，然后阈值化操作一下就可以了：

1，我们先定义一个腌膜Mask，然后将logo图像转为灰度图像存入到Mask中：

 Mat mask;//定义腌膜
  cvtColor(logoImage, mask, COLOR_BGR2GRAY);//将logo转成灰度图

处理后得到如下灰度图：

2，对腌膜Mask这个图像矩阵进行取反操作：

bitwise_not(mask, mask);//对mask图像取反，白色(255)变成黑色(0)

对于上面操作我们需要多加解释一下。

图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；

图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。

所以我们自然可以对图像进行与，或，非，异或等操作啦。

//bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not这四个按位操作函数。
void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 & src2
void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 | src2
void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 ^ src2
void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst,InputArray mask=noArray());//dst = ~src

• bitwise_and：对二进制数据进行“与”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“与”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0
• bitwise_or：对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“或”操作，1|1=1，1|0=1，0|1=1，0|0=0
• bitwise_xor：对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“异或”操作，1 ^ 1=0,1 ^ 0=1,0 ^ 1=1,0 ^ 0=0
• bitwise_not：对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“非”操作，~1=0， ~ 0=1

引用自：
https://blog.csdn.net/u011028345/article/details/77278467

为什么要对我们处理后得灰度图进行取反操作呢？因为我们开头说过，在腌膜中黑色无效，白色有效，而我们得灰度图的底色确实白色的，字确实黑色的，所以进行取反操作，结果如下：

3，对取反后的图进行阈值化操作，抠出五个字：

threshold(mask, mask, 100, 255, THRESH_BINARY);//对mask进行二值化，将mask进一步处理

得到如下图所示：

4，进行图像融合

通过上面步骤，我们得到了如上图所示的黑底白字的腌膜了，下面就把腌膜加入到图像融合中去。

Mat imgROI = srcImage(Rect(20, 20, logoImage.cols, logoImage.rows));
 logoImage.copyTo(imgROI, mask); //将logo拷贝到imgROI上，掩码为不为0的部分起作用，为0的部分不起作用

可以看到copyTo方法中，有第二个参数mask，我们只需要传给他就可以了，很多现成的函数接口都有图像腌膜这个参数，现在你知道怎么用了吧。

来看看效果图：

是不是变成水印了呢？

三：添加非矩形的Mask区域

我们选取ROI区域一般都是用矩形，所以圈出来的区域都是矩形的，如何添加非矩形的呢？

首先我们读取我们的logo图片，为了观察方便我们换了如下一个logo：

Mat logo2Image = imread("logo2.jpg");//读取logo2

需要强调的是，接下来我们的操作都是基于这张logo的大小来进行的：
1，在原图开出logo大小的ROI区域：

Mat imgROI = srcImage(Rect(20, 20, logo2Image.cols, logo2Image.rows));

2，创建一个同logo一样大的纯黑的腌膜mask：

Mat mask = Mat::zeros(logo2Image.size(), CV_8UC1);

3，在黑色腌膜上画出一个白色内填充的圆：

circle(mask, Point(mask.rows / 2, mask.cols / 2), 120, Scalar(255), -1, 8);

4，最后就还是一样的操作，将logo复制到原图ROI区域中去，并申明腌膜：

logo2Image.copyTo(imgROI, mask);//将logo拷贝到imgROI上，掩码为不为0的部分起作用，为0的部分不起作用

运行效果如下图：

虽然有些丑，但好看又不能拿来找对象，所以就这样叭。

到此，会添加圆形了，其他非规则的形状就要通过关键点来进行确定了，我们只需要将上述步骤中的第三步：在黑色腌膜上画圆变成画不规则多边形就行了，如下：

vector<vector<Point>> contour;
  vector<Point> pts;
  pts.push_back(Point(30, 45));
  pts.push_back(Point(100, 15));
  pts.push_back(Point(300, 145));
  pts.push_back(Point(330, 240));
  pts.push_back(Point(50, 250));
  contour.push_back(pts);
  drawContours(mask, contour, 0, Scalar::all(255), -1);

创建多个点，然后进行轮廓绘制就好了，drawContours这个函数最后传的参数-1为线宽，当为正时为宽度，为负则为向内填充，和画圆函数类似。

THE END

今天就到这里了，图像腌膜这个东西我是看opencv-python的官方文档时想起来的，然后就想总结一下关于它的一些常规操作，如果有想看官方中文文档的可以自己去公众号【行走的机械人】回复【视觉电子书】，

我看的所有计算机视觉的书都在里面了：