* edit - zaktualizowany do pracy z obrazami, które mają kanał alfa.
Ten pracował dla mnie:
- zrobić maskę z All Black (wszystkie maskowane)
- Fill wielokąt z białym w kształcie ROI
- połączyć maskę i obrazu w celu uzyskania ROI z czarnym wszędzie indziej
Prawdopodobnie chcesz zachować obraz i maskę oddzielnie dla funkcji akceptujących maski. Wierzę jednak, że robi to, o co konkretnie prosiłeś:
import cv2
import numpy as np
# original image
# -1 loads as-is so if it will be 3 or 4 channel as the original
image = cv2.imread('image.png', -1)
# mask defaulting to black for 3-channel and transparent for 4-channel
# (of course replace corners with yours)
mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
roi_corners = np.array([[(10,10), (300,300), (10,300)]], dtype=np.int32)
# fill the ROI so it doesn't get wiped out when the mask is applied
channel_count = image.shape[2] # i.e. 3 or 4 depending on your image
ignore_mask_color = (255,)*channel_count
cv2.fillPoly(mask, roi_corners, ignore_mask_color)
# from Masterfool: use cv2.fillConvexPoly if you know it's convex
# apply the mask
masked_image = cv2.bitwise_and(image, mask)
# save the result
cv2.imwrite('image_masked.png', masked_image)
Uważam, że będziesz chciał pracować z nieregularnym zwrotem z inwestycji (region zainteresowania). Możesz zacząć tutaj: http://stackoverflow.com/questions/10632195/define-image-roi-with-opencv-in-c –
Na wszelki wypadek: to pytanie nie jest duplikatem, ponieważ polecane opisuje C API, a nie Python (to pytanie jest nadal pomocne). – ffriend