【03.1图像位运算和程序运行时间获取 + pycharm格式化代码】

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本文详细介绍了如何使用OpenCV进行图像的颜色位操作，包括取反、与、或、异或运算，并展示了这些操作在图像处理中的效果。此外，还介绍了如何利用OpenCV获取程序运行时间，帮助优化算法效率。

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图像颜色的位操作

import cv2

img = cv2.imread('main.png')
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('Image', img)
# 图像像素按位取反
img1 = cv2.bitwise_not(img)
cv2.imshow('bitwise_not', img1)
# 原图与取反后的图像做与运算 处理后的结果为全0
img2 = cv2.bitwise_and(img1, img)
cv2.imshow('bitwise_and', img2)
# 原图与取反后的图像做或运算 处理后的结果为全255
img3 = cv2.bitwise_or(img, img1)
cv2.imshow('bitwise_or', img3)
# 原图与取反后的图像做异或运算 处理后的结果为全0
img4 = cv2.bitwise_xor(img, img1)
cv2.imshow('bitwise_xor', img4)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原图像
取反后的图像
与运算
或运算
异或运算
位运算的规则一样，只是需要注意，图像的位运算的显示结果为0 或者255

程序运行时间的获取

我们在学习的过程中判断我们自己写的程序运行了多长的时间，方便我们后面对我们的自己的程序算法进行优化。

import cv2

img = cv2.imread('image.png')
t1 = cv2.getTickCount()
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('Image', img)
# getTickFrequency 返回cpu的频率
print(cv2.getTickFrequency())
t2 = cv2.getTickCount()
# 将获得的计时周期数转换为秒
time_s = (t2 - t1) / cv2.getTickFrequency()
print(time_s)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()