分割掩模 VS 掩膜

掩膜 Mask
分割掩模 Segmentation Mask
总结
示例

掩膜 Mask

“掩膜” 是指一种用于 标识或遮蔽图像中特定区域 的图像。

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在图像处理中，掩膜通常是一个 二值图像，其中的 像素值为 0 或 1。binary Mask 叫做二元掩膜，如下图所示：

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这种二值图像 与原始图像具有相同的尺寸，
但 仅在目标区域的位置上有非零值。

掩膜的目的是 突出或选择感兴趣的区域，以便进行进一步的处理或分析。

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比如我想要好好研究椰子树，那我把 原始图像中椰子树 的部分对应着的掩膜的值设为 1，其余设为 0。

从图中可以看出，经过掩膜处理之后，除了 原始图像中椰子树 的部分对应着掩膜中的 1 值而保持不变，其他的部分都被掩膜中的 0 值覆盖了，剩余的椰子树就是想要进一步分析或处理的部分。

分割掩模 Segmentation Mask

与掩膜相关的概念中，“分割掩模” 通常指的是一个用于 标识图像中不同物体或区域 的掩膜。

分割掩模 是一种图像处理的技术，它 可以将图像中的不同对象分离出来，生成对应的二值图或多值图，表示每个对象的位置和形状。

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分割掩模通常是一个 二值图像，

它 与原始图像有相同的大小和分辨率，
但 只有两种像素值，0或1。0 表示掩膜区域，1 表示非掩膜区域。
通过 将分割掩模与原始图像相乘，就可以得到分割后的图像，其中 掩膜区域的像素值为 0，非掩膜区域的像素值保持不变。

在 图像分割 任务中，每个目标对象 都可以 用一个独特的分割掩模 来表示。

其中 像素值为 1 的区域表示 属于目标对象 的部分，
而 像素值为 0 的区域表示 不属于目标对象 的部分。

总结

分割掩模和掩膜是两个相关但不完全相同的概念。

分割掩模 是一种图像处理的技术，它可以 将图像中的不同对象分离出来，生成对应的二值图或多值图，表示每个对象的位置和形状。
掩膜是一种用于 覆盖或遮挡图像的特定图像，它可以 控制图像处理的区域。

分割掩模和掩膜的联系是，分割掩模可以作为掩膜的一种输入，用于提取或裁剪图像中的特定区域。

例如，如果我们想要从一张图像中 提取出人脸 的部分，

我们可以 先用分割掩模的方法识别出人脸的边界，
然后 用这个分割掩模作为掩膜，对原始图像进行掩膜提取或裁剪，

得到只包含人脸的图像。

如果你想用分割掩模的方法识别出人脸的边界，

首先，需要用一个人脸检测的工具，如 dlib 或 opencv，来定位图像中的人脸区域，并得到人脸的坐标和大小。
然后，需要用一个人脸关键点的工具，如 dlib 或 opencv，来检测人脸的特征点，如眼睛，鼻子，嘴巴等，并得到这些点的坐标。
接着，需要用一个凸包的算法，如 opencv 的 convexHull，来根据人脸的特征点生成一个凸多边形，这个多边形就是人脸的边界。
最后，需要用一个掩膜的技术，如 opencv 的 bitwise_and，来根据人脸的边界抠出人脸的部分，生成一个二值图或多值图，表示人脸的位置和形状。

这是一个简单的示例，也可以参考一些更高级的分割掩模的方法，如基于深度学习的语义分割或实例分割，来提高人脸边界的精度和鲁棒性。

示例

比如上图中的椰子树，我怎么知道掩膜该设成什么值才能提取出椰子树呢？

这需要用到一个叫做 目标检测 的技术，它可以 识别和定位图像中的不同对象，并 用边框标出它们的位置和类别。

目标检测的原理是，

首先用一个 深度神经网络来提取图像中的特征，这些特征可以描述图像中的纹理、形状、颜色等信息。
然后用一个 分类器来判断每个特征是否属于某个对象，例如椰子树、汽车、人等。分类器可以是一个全连接层，也可以是一个卷积层，或者是一个更复杂的结构，如注意力机制、图神经网络等。
最后用一个 回归器来调整边框的大小和位置，使其更准确地覆盖对象。回归器可以是一个全连接层，也可以是一个卷积层，或者是一个更复杂的结构，如锚框、特征金字塔等。

目标检测的工具和方法有很多，例如：

基于 区域提议 的方法，如 R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN 等，它们先用一个网络或者一个算法 生成一些候选的区域，然后 对每个区域进行分类和回归，得到最终的检测结果。
基于回归的方法，如 YOLO、SSD、RetinaNet 等，它们直接 从图像中心点预测对象的类别和边框，一次性完成检测任务，速度更快，但精度稍低。
基于分割的方法，如 FCOS、SOLO、DETR 等，它们不使用锚框或者区域提议，而是用一个全卷积网络或者一个 Transformer 网络来 生成一个密集的分割掩码，表示每个像素属于哪个对象，然后根据掩码得到对象的类别和边框。

例如，下图是一个目标检测的结果，它用不同颜色的边框标出了图像中的狗和车，并用文字标注了它们的类别和置信度。

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