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根據 mask 標籤（跟原圖一樣大小的二值圖），1）把 mask（cv2.addWeighted） 畫在原圖上，2）把 mask 輪廓（cv2.findContours）畫在原圖上

【1】 cv2.addWeighted

來自 Python-OpenCV 影像疊加or影像混合加權（cv2.addWeighted）

import numpy as np

img1 = cv2.imread("/home/Downloads/cat.jpg")
img2 = cv2.imread("/home/Downloads/1.bmp") # 顏色通道順序為 BGR

img2[:,:,0] *= 0 # 藍色通道為0
img2[:,:,1] *= 0 # 綠色通道為0
img2[:,:,2] *= 1 # 保留紅色通道

imgadd = cv2.addWeighted(img1,1,img2,0.5,0)  # 原圖權重1，mask 權重 0.5（調透明度）

cv2.imshow("image",imgadd)
cv2.waitKey(3000)

1.bmp

cat.jpg

效果圖如下

【2】cv2.findContours

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread("/home/yanmeng/Downloads/cat.jpg")
img2 = cv2.imread("/home/yanmeng/Downloads/1.bmp") # BGR

gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 彩色圖變灰度圖
_,binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) # 灰度圖變二值圖

_, contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 根據二值圖找輪廓

cv2.drawContours(img1,contours,-1,(0,0,255),3) # 把輪廓畫在原圖上（0,0,255） 表示 RGB 三通道，紅色

cv2.imshow("image",img1) # 顯示原圖
cv2.waitKey(3000)

注意 cv2.findContours 的返回值個數可能因 opencv 版本不同而不一樣，我的版本是三個返回值，有的版本是兩個

效果圖如下

我們把其他的 mask 的輪廓也都畫在原圖上，有 1.bmp~4.bmp

import cv2

def bgr2binary(image): # 彩色轉二值
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return binary

binarys = []

img = cv2.imread("/home/yanmeng/Downloads/cat.jpg") # 原圖

for i in range(1,5): # 遍歷 mask 圖片
    mask_path = "/home/yanmeng/Downloads/{}.bmp".format(str(i))
    mask = cv2.imread(mask_path)
    binarys.append(bgr2binary(mask)) # 讀 mask 並轉換為二值圖

for binary_mask in binarys: # 遍歷二值化後的 mask
    _, contours, _ = cv2.findContours(binary_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找輪廓，並用紅色標記出來
    cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3) # 把輪廓畫在原圖上

cv2.imshow("image",img) # 顯示原圖
cv2.waitKey(3000)

mask 具體形式如下所示

2.bmp
3.bmp
4.bmp

最終效果圖