如何在OpenCV Python中对两个图像执行按位AND操作？

 计算机视觉或图像处理中 按位AND 操作的一个非常重要的应用是创建图像的掩模（mask）。我们还可以使用该运算符在图像上添加水印。

图像的像素值表示为numpy ndarray。像素值使用8位无符号整数（ uint8 ），其范围从0到255。两个图像之间的 按位AND 操作是在相应图像的这些像素值的二进制表示中进行的。

以下是执行两个图像的 按位AND 操作的语法 −

cv2.bitwise_and(img1, img2, mask=None)

img1 和 img2 是两个输入图像， mask 是一个掩模操作。

步骤

您可以按照以下步骤计算两个图像之间的 按位AND −

导入所需的库 OpenCV 。确保您已经安装了它。

import cv2

使用 cv2.imread（） 方法读取图像。两张图片的宽度和高度必须相同。

img1 = cv2.imread('lamp.jpg')
img2 = cv2.imread('jonathan.jpg')

使用cv2.biwise_and（img1， img2）计算图像的 按位AND 。

and_img = cv2.bitwise_and(img1,img2)

显示按位AND图像。

cv2.imshow('Bitwise AND Image', and_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输入图像

我们将使用以下图像作为下面示例中的输入文件。

示例1

在下面的Python程序中，我们计算了两个彩色图像的 按位AND 。

# 导入所需库
import cv2

# 读取两个输入图像。
# 两个图像的大小必须相同。
img1 = cv2.imread('lamp.jpg')
img2 = cv2.imread('jonathan.jpg')

# 在两个图像上按位计算 AND
and_img = cv2.bitwise_and(img1,img2)

# 显示计算出的按位 AND 图像
cv2.imshow('Bitwise AND Image', and_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

当您运行此Python程序时，它将生成以下输出 −

示例2

下面的python程序展示了对图像执行按位AND操作的应用。我们创建了一个掩模，然后使用它执行按位AND操作。

# 导入必要的库
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 作为灰色图像读取输入图像
img = cv2.imread('jonathan.jpg',0)

# 创建一个掩模
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[100:400, 150:600] = 255

# 使用掩模计算按位AND
masked_img = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask)

# 显示输入图像、掩模和输出图像
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("原始图像")
plt.subplot(222), plt.imshow(mask,'gray'), plt.title("掩模")
plt.subplot(223), plt.imshow(masked_img, 'gray'), plt.title("输出图像")
plt.show()

输出

运行此Python程序，将生成以下输出−

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