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大家好，我是极智视界，本文介绍一下 图像处理中对掩膜 mask 和 ROI 的理解。
掩膜的概念之前在传统图像处理中用的比较多，而进来深度学习中比较火热的如：(1) 自监督中用 mask 做一些 类似 “完形填空” 的数据增强；(2) swin transformer 等新模型中对于 mask 的一些应用等。以上可以看出 mask 在深度学习领域也能发展重要作用。为了更好的表达，这里我们用传统图像处理的方式来介绍 mask 和 ROI，和深度学习中使用的 mask 原理上是一样的。
1. 对 ROI 的理解
对 ROI 的理解较简单，ROI 即感兴趣区域，即要操作的区域。
2. 对掩模的理解
- 掩模是 8 位单通道图像 (灰度图 / 二值图)；
- 掩模某个位置如果为 0，则在此位置上的操作不起作用；
- 掩模某个位置如果不为 0，则在此位置上的操作会起作用，即 ROI 区域；
- 可以用来提取不规则 ROI；
示意：
Original: https://blog.csdn.net/weixin_42405819/article/details/125472445
Author: 极智视界
Title: 极智AI | 图像处理中对掩膜 mask 和 ROI 的理解
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