python3+opencv生成不规则黑白mask实例

废话不多说，直接上代码吧！ # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # -----------------------鼠标操作相关------------------------------------------ lsPointsChoose = [] tpPointsChoose = [] pointsCount = 0 count = 0 pointsMax = 10 def on_mouse(event, x, y, flags, param): global img, point1, point2, count, 在Python 3中，OpenCV库是一个强大的工具，用于图像处理和计算机视觉任务。本实例主要讲解如何使用OpenCV生成不规则形状的黑白掩模（mask）。掩模通常用于图像处理，例如选择图像的特定区域、进行遮罩操作或者进行轮廓识别等。 我们导入所需的库：`cv2` 和 `numpy`。`cv2` 是OpenCV的Python接口，提供了一系列图像处理功能；`numpy` 是用于科学计算的库，特别是数组操作，对于处理图像数据非常有用。 接下来，定义了一些全局变量，如点列表`lsPointsChoose`和`tpPointsChoose`，它们分别用于存储用户选择的点坐标，以及一个计数器`pointsCount`，用于记录选择的点的数量。此外，还定义了一个最大点数`pointsMax`，用于限制用户可选择的点的最大数量。 `on_mouse`函数是OpenCV中的鼠标回调函数，当鼠标在图像上移动或点击时，该函数会被调用。它根据鼠标事件（左键点击或右键点击）执行相应的操作。例如，当左键点击时，会将当前坐标添加到点列表，并在图像上画出一个绿色圆圈表示该点。如果达到`pointsMax`，则调用`ROI_byMouse`函数，生成并显示掩模。 `ROI_byMouse`函数用于根据用户选择的点生成掩模。创建一个与原始图像同样大小的全零数组`mask`，然后使用`np.polylines`函数，将用户选择的点连接成多边形，设置为白色（在黑色背景上形成不规则的白色区域），从而生成掩模。 在代码中，用户可以通过左键点击选择点，当达到预设的最大点数时，通过右键点击清除已选择的点。所有这些操作都在一个名为'src'的窗口中显示，用户可以实时看到选择的效果。 这个实例展示了如何利用OpenCV和Python实现交互式的图像处理，让用户可以通过鼠标自由地选择不规则形状，并自动生成对应的掩模。这在实际应用中非常有用，比如在图像分割、对象检测或者图像分析等场景中，需要对特定区域进行处理时，这种方法能提供极大的便利。