在图像处理过程中，我们可能对图像的某个特定区域感兴趣，该区域被称为感兴趣区域(Region of Interest,ROI)。在设定ROI后，可以对该区域进行整体操作

如图所示，如果我们想取下图中黑色区域块，我们可以表示为代码

img[25:50,25:50]

我们可以将黑色快复制到另一块区域

a = img[25:50,25:50]
img[25:50,-50:-25] = a

 于是我们得到了这样一张图

同时我们也可以截取人像脸部的位置：

face = img[22:158,95:170]

 得到图像

掩模

掩模在图像处理中被广泛应用，可以完成如下功能：

1、ROI的提取：使用掩模与原始图像进行计算，可以提取掩模指定的特定区域，将其余区域设置为白色或者黑色。

 2、屏蔽作用：仅让掩模指定的区域参与运算。

3、结构特征提取：用图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。

像这样一张图的生成，让我们看一下它的代码 

cv2.imshow('img',img)

h,w,c = img.shape

mask = np.zeros((h,w,c),dtype=np.uint8)
mask[22:300,43:95] = 1
mask[22:158,95:170] = 1
cv2.imshow('mask',mask*255)


masked_img = img*mask
cv2.imshow('masked_img',masked_img)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

首先我们通过np.zeros函数创造出一个和原图同尺寸的全黑图层，然后取出相应透明区域，将0改为1

之后再通过掩模与原图相乘，则黑色部分为0*任何数，结果为0。而透明区域为1*任何数，结果为1，也就是原始像素点。因而得出MaskedFace

 逻辑运算

根据按位与运算的规则，任意数值与数值1进行与运算，结果都等于其自身的值。因此，任意一个8位像素值与二进制数1111 1111进行按位与运算，得到的都是像素值自身。二进制数111 111对应的十进制数是255，所以任意一个8位像素值与255进行按位与运算得到的都是原来的像素值，例如，如果像素点A的值为58，像素点B的值为135，将这两个像素值与255进行按位与运算后，得到的是它们自身的值

当然，如果与0 (黑色) 进行按位与运算，则结果都是0 (黑色)

代码如下：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('D:/PixC/01.jpeg')

h,w,c = img.shape

mask = np.zeros((h,w,c),dtype=np.uint8)
mask[22:300,43:95] = 255
mask[22:158,95:170] = 255
masked_img = cv2.bitwise_and(img,mask)

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('masked_img',masked_img)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

得到如下图