Python实现对图像进行掩膜遮罩处理
图像掩模（image mask）：用选定的图像、图形或物体，对待处理的图像（局部或全部）进行遮挡来控制图像处理的区域或处理过程。由于覆盖的特定图像或物体称为掩模(mask)，在做图像处理的时候，对图像进行遮罩的需求非常多，接下来就以下面这张猫狗的图片进行演示，我选择的是小猫的头像。
首先看效果图：
导入所需的库
此次需要的库资源有cv2和numpy，可通过pip install xxx进行下载。
import cv2
import numpy as np
创建掩膜图像
创建掩膜具体需要看图像的尺寸，根据图像的尺寸所需创建自己的掩膜，当然掩膜的想也可以自己选择。我这里创建的掩膜有方形掩膜和圆形掩膜。
方形掩膜
掩膜坐标为[10:170, 50:220]。
# 创建掩膜
mask = np.zeros([img.shape[0], img.shape[1]], dtype=np.uint8)
mask[10:170, 50:220] = 255
圆形掩膜
掩膜坐标：
x = 140
y = 100
r = 80
# 创建掩膜
x = 140
y = 100
r = 80
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask = cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1)
掩膜与原始图像进行拼接
图片合并用到了 cv2.add，将掩膜与原始图像进行拼接合并。
image = cv2.add(img, np.zeros(np.shape(img), dtype=np.uint8), mask=mask)
展示图像
# 展示原图
cv2.imshow("img", img)
# 展示掩膜图片
cv2.imshow("mask", mask)
# 展示添加掩膜效果图片
cv2.imshow("image", image)
效果展示
原始图像：
方形掩膜图像：
方形掩膜与原图合并图像：
圆形掩膜图像：
圆形掩膜与原图合并图像：
总结
遮挡掩膜的原理很简单，首先创建一个和图片同样大小的全黑图像，再把需要显示的区域像素改成白色，最后使用cv2.add叠加image和mask就可以实现图像的遮挡显示。