Python | OpenCV 建立遮罩與基本運算

📚 前言

在前一篇我們學會了 在圖片中加入文字標註。
這一篇要介紹 建立遮罩 (Mask) 與基本 bitwise 運算，這是影像處理中非常常見的技巧，可以用來選擇性處理影像區域，並理解邏輯運算在影像上的應用。

🎨 範例圖片

🎭 遮罩（Mask）

原理說明

遮罩是一張 黑白圖片，用來決定影像中哪些區域要顯示或隱藏：

• 白色 (255)：保留區域
• 黑色 (0)：遮蔽區域

搭配 cv2.bitwise_and()、cv2.bitwise_or() 等函式，可以選擇性地顯示影像的一部分。

💻 範例程式：建立圓形遮罩

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import cv2
import numpy as np

# 讀取圖片
img = cv2.imread("test.png")

# 建立遮罩 (黑色背景)
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype="uint8")

# 在遮罩上繪製白色圓形
cv2.circle(mask, (175,150), 130, 255, -1)

# 套用遮罩
masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Mask", mask)
cv2.imshow("Masked Image", masked)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖：程式碼執行結果 — 使用圓形遮罩選擇性顯示影像

🔀 Bitwise 運算

原理說明

OpenCV 提供四種常見的位元運算函式，搭配遮罩可以靈活處理影像：

• cv2.bitwise_and(img1, img2, mask)
  交集運算，僅保留兩張圖片重疊的部分。
• cv2.bitwise_or(img1, img2, mask)
  聯集運算，保留兩張圖片的所有部分。
• cv2.bitwise_xor(img1, img2, mask)
  互斥運算，僅保留兩張圖片不同的部分。
• cv2.bitwise_not(img, mask)
  非運算，將圖片顏色反轉（黑變白、白變黑）。

圖：邏輯運算示意圖 — AND、OR、XOR、NOT 的集合關係與遮罩效果對照

💻 範例程式：交集 (AND)

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import cv2

img1 = cv2.imread("test1.png")
img2 = cv2.imread("test2.png")

output = cv2.bitwise_and(img1, img2)

cv2.imshow("AND", output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖：程式碼執行結果 — 交集 (AND)

💻 範例程式：聯集 (OR)

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import cv2

img1 = cv2.imread("test1.png")
img2 = cv2.imread("test2.png")

output = cv2.bitwise_or(img1, img2)

cv2.imshow("OR", output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖：程式碼執行結果 — 聯集 (OR)

💻 範例程式：互斥 (XOR)

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import cv2

img1 = cv2.imread("test1.png")
img2 = cv2.imread("test2.png")

output = cv2.bitwise_xor(img1, img2)

cv2.imshow("XOR", output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖：程式碼執行結果 — 互斥 (XOR)

💻 範例程式：反轉 (NOT)

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import cv2

img = cv2.imread("test1.png")

output = cv2.bitwise_not(img)

cv2.imshow("NOT", output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖：程式碼執行結果 — 反轉 (NOT)

📊 效果比較

⚠️ 注意事項

• mask 必須是灰階圖，大小要與原始圖片一致
• 圖片大小：兩張圖片必須大小相同，否則需要先縮放
• 顏色格式：OpenCV 使用 BGR，遮罩為灰階

🎯 結語

這一篇我們學會了 建立遮罩與基本 bitwise 運算，能夠選擇性處理影像區域，並理解邏輯運算在影像上的應用。

在下一篇，我們將進一步探索 圖片合成、疊加與相減，學習如何利用 add()、addWeighted() 與 subtract() 來進行影像融合與差異化處理。

📖 如在學習過程中遇到疑問，或是想了解更多相關主題，建議回顧一下 Python | OpenCV 系列導讀，掌握完整的章節目錄，方便快速找到你需要的內容。

註：以上參考了
OpenCV Tutorials
OpenCV-Python Tutorials