Opencv学习笔记——图像像素操作（逻辑运算）

最新推荐文章于 2022-07-23 10:51:43 发布

原创最新推荐文章于 2022-07-23 10:51:43 发布 · 395 阅读

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本文是关于OpenCV的图像处理学习笔记，重点介绍了像素级别的逻辑运算，包括按位与、按位或、按位非和按位异或。通过示例代码展示了如何使用这些运算实现图像操作，如创建图像、应用掩膜以及显示结果。这些运算在处理图像加logo、局部遮挡等场景中非常有用。

以下均为github上opencv的个人学习笔记，原路径如下：

https://github.com/JimmyHHua/opencv_tutorials

源码示例：

import cv2 as cv
import numpy as np

#create image one
src1 = np.zeros(shape=[400,400,3],dtype=np.uint8)
src1[100:200, 100:200, 1] = 255
src1[100:200, 100:200, 2] = 255
cv.imshow("input1", src1)
#create image two
src2 = np.zeros(shape=[400,400,3],dtype=np.uint8)
src2[150:250,150:250,2] = 255
cv.imshow("input2", src2)

dst1 = cv.bitwise_and(src1,src2)
dst2 = cv.bitwise_xor(src1,src2)
dst3 = cv.bitwise_or(src1,src2)

cv.imshow("dst1",dst1)
cv.imshow("dst2",dst2)
cv.imshow("dst3",dst3)

src = cv.imread("test.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
dst = cv.bitwise_not(src)
cv.imshow("dst", dst)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

按位运算
包括按位与(AND)、按位或(OR)、按位非(NOT)、按位异或(XOR)等运算。

按位运算的用途：比如要得到一个加logo的图像。如果将两幅图片直接相加会改变图片的颜色，如果用图像混合，则会改变图片的透明度，这时候就需要用按位操作，既不改变图像颜色，又不改变图像透明度，类似PS。
这里需要了解一个术语——掩膜（mask）是用一副二值化图片对另外一幅图片进行局部的遮挡。

主要函数
cv2.bitwise_and()：位与运算，有0则为0, 全为1则为1
cv2.bitwise_not()：或运算，有1则为1, 全为0则为0
cv2.bitwise_or()：非运算，非0为1, 非1为0
cv2.bitwise_xor()：异或运算，不同为1, 相同为0