OpenCV图像掩码(Mask)制作与ROI提取实战

Elena

发布时间：2026-10-15 | 2人浏览过

原创

本文详解OpenCV中图像掩码(Mask)的制作与应用。通过矩形和圆形示例，演示如何利用位运算提取感兴趣区域(ROI)，实现图像局部截取与透明叠加融合。提供完整Python源码及参数解析，帮助开发者掌握任意形状掩码的生成技巧。

本文介绍如何利用OpenCV生成图像掩码(Mask)。借助位运算与图像掩码技术，我们可以精准锁定图像中的感兴趣区域(ROI)，从而提取特定部分的内容。

主要应用场景包括：

截取图像中的特定感兴趣区域；

实现图像融合，例如构建具有透明效果的叠加层。

1. 效果展示

原始输入图像如下（示例人物为老九门中的颖宝与佛爷）：

矩形掩码处理效果如下：通过应用矩形掩码，仅提取包含人物的区域，忽略背景及其他无关部分。

圆形掩码处理效果如下：左侧显示圆形掩模，右侧展示掩模应用后的结果。实际上，可以使用任意形状的掩码图像（如矩形、圆形、线条、多边形等）从原图中提取指定区域。

2. 源代码实现


# 分别使用矩形和圆形遮罩从图像中提取身体和脸部。
# USAGE
# python opencv_masking.py

import argparse

import cv2
# 导入必要的包
import numpy as np

# 构建命令行参数及解析
# --image 输入图像路径
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, default="yc.jpg",
                help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载原始输入图像，并展示
image = cv2.imread(args["image"])
cv2.imshow("Original", image)

# 掩码和原始图像具有相同的大小，但是只有俩种像素值：0（背景忽略）、255（前景保留）
mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
cv2.rectangle(mask, (30, 90), (280, 440), 255, -1)
cv2.imshow("Rectangular Mask", mask)

# 应用掩码图像
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
cv2.imshow("Rectangular Mask Applied to Image", masked)
cv2.waitKey(0)

# 构造一个圆形掩码（半径为140px，并应用位运算）
mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
cv2.circle(mask, (155, 200), 140, 255, -1)
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

# 展示输出图像
cv2.imshow("Circular Mask", mask)
cv2.imshow("Circular Mask Applied to Image", masked)
cv2.waitKey(0)