OpenCV でのイメージ マスキング

画像の一部を除外してから、この除外された部分を別の画像と結合したい場合、これはマスキングを使用して行うことができます。 OpenCV では、ビット単位の AND 演算子を使用して、2つの異なる画像を 1つに結合したり、ある画像の一部を別の画像に結合したりできます。

ビット単位の AND は、通常、2つの配列/スカラー/画像の要素ごとにビット単位の論理結合を計算します。 この記事では、OpenCV ライブラリの Bitwise AND 演算子を使用して画像にマスキングを適用する方法を説明します。

ビットごとの AND 演算子を使用して OpenCV でマスキングを実行する

OpenCV ではビット単位の演算子が使用されているため、画像の一部を抽出またはフィルター処理して、画像を描写し、非四角形の ROI (関心領域) で操作できます。 OpenCV でビットごとの AND 操作を実行するには、bitwise_and() メソッドを使用します。

bitwise_and() の構文は次のとおりです。

cv.bitwise_and(img_array_1, img_array_2, destination_array, masking)

bitwise_and() メソッドは 4つの引数を取ります。

1. img_array_1: 配列形式の画像 1 のデータ。
2. img_array_2: 配列形式の画像 2 のデータ。
3. destination_array: 入力配列と同じサイズとタイプの出力画像。 これはオプションのパラメーターです。
4. マスキング: これは、結果の画像に対して実行されるマスク操作です。 これはオプションのパラメーターです。

以下の例を参考に、bitwise_and() を使用してマスキングがどのように機能するかを見てみましょう。

ロゴの画像と車の画像の 2つの画像があり、車の画像の左上にロゴを追加する必要があるとします。 したがって、これを実現するために、OpenCV を使用して Python で以下のコードを記述します。

まず、logo と car の両方の画像を読み取り、それらをそれぞれ img1 変数と img2 変数に割り当てる必要があります。 マスキングにより、ROI を使用して、車の画像の左上にロゴを適用または表示します。

このために、ロゴの img2 から row、cols、および channels データを抽出します。 このロゴを車の画像の左上隅に配置したいので、以下に示すように、img1 (0,0) 座標に img2 の rows と cols を適用します。

コードスニペット：

# import opencv
import cv2 as cv

# Loading images
img1 = cv.imread("car.jpg")
img2 = cv.imread("logo.png")

# We want to put the logo on the top-left corner, so we create ROI
rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols]

# Now create a mask of the logo and create its inverse mask, also
img2gray = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)

# Now black out the area of the logo in ROI
img1_bg = cv.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)

# Take only the region of the logo from the logo image.
img2_fg = cv.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)

# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst

cv.imshow("mask", mask)
cv.imshow("inv_mask", mask_inv)
cv.imshow("img1_bg", img1_bg)
cv.imshow("img2_fg", img2_fg)
cv.imshow("Final image", img1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

この後、ロゴのマスクと反転マスクを作成する必要があります。 このために、最初にロゴの背景色を灰色に変更し、これを使用してマスクと逆マスク イメージを mask と mask_inv として作成しました。

画像の背景色を変更するには、cvtColor() メソッドを使用し、マスクを作成するには、threshold() メソッドを使用します。 最後に、bitwise_not() を使用して画像を反転します。

mask および mask_inv 画像に対して imshow() 関数を使用して、マスキング中に何が変更されたかを調べることもできます。

次に、ROI のロゴの領域を黒く塗りつぶし、bitwise_and() を実行して、ロゴの背景、つまり img2 を取得します。 同様に、ロゴ画像からロゴのみを取得し、bitwise_and() を実行して、車の画像の前景、つまり img1 を取得します。

ここで、img1 (車の画像) と img2 (ロゴの画像) の画像に対して imshow() 関数を使用して、どの部分が変更されたかを確認することもできます。

ここで、img1 と img2 の両方を追加して、ROI に車の背景を持つロゴを取得します。 次に、この出力画像を dst に入れます。

出力：

後で車の画像全体に dst を追加し、imshow() を使用して最終出力を取得します。 これが、ROI を使用して画像の特定の部分を取得し、それを別の画像に追加して最終的な画像を取得する方法です。