Python 如何在正方形中遮罩图像？

我试图用一个矩形图像来遮罩一个正方形。那些不成正方形的区域将被漆成白色。我编写代码如下

photo_data = imageio.imread('./demo/dog.jpg')
total_rows,total_columns,layer=photo_data.shape
X,Y=np.ogrid[:total_rows,:total_columns]
center_rows=total_rows/2
center_columns=total_columns/2
upper_mask=X-center_rows>500
low_mask=X-center_rows<-500
left_mask=Y-center_columns>500
right_mask=Y-center_columns<-500
final_mask=np.logical_and(upper_mask,low_mask,left_mask,right_mask)
photo_data[final_mask]=0
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.imshow(photo_data)

photo_data=imageio.imread（'./demo/dog.jpg'）
总计行，总计列，图层=照片数据.shape
十、 Y=np.ogrid[：总计行，：总计列]
中心行=总行数/2
中心列=总列数/2
上部遮罩=X中心\u行>500
低屏蔽=X-中心屏蔽行500
我认为你把事情弄得比你需要的复杂一点。从概念上讲，我认为您需要按照以下思路做一些事情：

photo_data = imageio.imread('./demo/dog.jpg')
total_rows,total_columns,layer=photo_data.shape
mask_size = 500
photo_data[total_rows/2-mask_size/2:total_rows/2+mask_size/2,
    total_columns/2-mask_size/2:total_columns/2+mask_size/2,
    :] = 0
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.imshow(photo_data)

编辑：

我认为有更优雅的方法来实现这一点，但我个人喜欢的一种方法是使用numpys elemet wise乘法来应用掩码：

import numpy as np

photo_data = imageio.imread('./demo/dog.jpg')
total_rows,total_columns,layer=photo_data.shape
mask_size = 500

mask = np.zeros(photo_data.shape)
mask[total_rows/2-mask_size/2:total_rows/2+mask_size/2,
    total_columns/2-mask_size/2:total_columns/2+mask_size/2,
    :] = 1
photo_data = photo_data * mask
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.imshow(photo_data)

我认为你让事情变得比你需要的更复杂。从概念上讲，我认为您需要按照以下思路做一些事情：

photo_data = imageio.imread('./demo/dog.jpg')
total_rows,total_columns,layer=photo_data.shape
mask_size = 500
photo_data[total_rows/2-mask_size/2:total_rows/2+mask_size/2,
    total_columns/2-mask_size/2:total_columns/2+mask_size/2,
    :] = 0
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.imshow(photo_data)

编辑：

我认为有更优雅的方法来实现这一点，但我个人喜欢的一种方法是使用numpys elemet wise乘法来应用掩码：

import numpy as np

photo_data = imageio.imread('./demo/dog.jpg')
total_rows,total_columns,layer=photo_data.shape
mask_size = 500

mask = np.zeros(photo_data.shape)
mask[total_rows/2-mask_size/2:total_rows/2+mask_size/2,
    total_columns/2-mask_size/2:total_columns/2+mask_size/2,
    :] = 1
photo_data = photo_data * mask
plt.figure(figsize=(15,15))
plt.imshow(photo_data)

而不是

np.logical_and(upper_mask,low_mask,left_mask,right_mask)

你可以用

upper_mask & low_mask & left_mask & right_mask

但实际上，您的任务需要
或
，所以正确的方法是使用：

upper_mask | low_mask | left_mask | right_mask

那么你的代码工作得很好

完整更正代码如下：


与

而不是

np.logical_and(upper_mask,low_mask,left_mask,right_mask)

你可以用

upper_mask & low_mask & left_mask & right_mask

但实际上，您的任务需要
或
，所以正确的方法是使用：

upper_mask | low_mask | left_mask | right_mask

那么你的代码工作得很好

完整更正代码如下：


与

谢谢你的评论。我试图运行这条线，但低于错误。“TypeError:切片索引必须是整数或无或具有索引方法”。这是因为“total_rows/2”是一个浮点数吗？但我尝试用int（）函数将其转换为整数，但仍然收到此错误。我真的没有任何线索。此外，我想做的是在中心区域切掉一个正方形，然后将其余区域变成黑色。您共享的代码似乎是将中心正方形区域设置为黑色。按照您的建议，我重新编写了代码，如下所示photo_data=imageio.imread（'./demo/dog.jpg'）
总计行，总计列，图层=photo_data.shape
photo_data[0:half_rows-500，：，：]=0
photo_data[half_rows+500，：，：]=0
photo_data[：，0:half_columns-500，：]=0
photo
它确实起作用了。但是如何让它更优雅呢？谢谢你的评论。我试图运行这条线，但低于错误。“TypeError:切片索引必须是整数或无或具有索引方法”。这是因为“total_rows/2”是一个浮点数吗？但我尝试用int（）函数将其转换为整数，但仍然收到此错误。我真的没有任何线索。此外，我想做的是在中心区域切掉一个正方形，然后将其余区域变成黑色。您共享的代码似乎是将中心正方形区域设置为黑色。按照您的建议，我重新编写了代码，如下所示photo_data=imageio.imread（'./demo/dog.jpg'）
总计行，总计列，图层=photo_data.shape
photo_data[0:half_rows-500，：，：]=0
photo_data[half_rows+500，：，：]=0
photo_data[：，0:half_columns-500，：]=0
photo
它确实起作用了。但是如何让它更优雅呢？你需要
上遮罩|下遮罩|左遮罩|右遮罩
而不是逻辑and，这样，你的代码就可以工作了，如果你想要白色而不是黑色，那么就用
照片数据[最终遮罩]=0
替换
0
为
255
，我发布了这个解决方案。你需要
upper_mask | low_mask | left_mask | right_mask
而不是逻辑and，完成后，你的代码会工作的，如果你想要白色而不是黑色，那么就用
photo_data[final_mask]=0
替换
0
为
255
，我发布了这个解决方案。谢谢你的评论！谢谢你的评论！