opencv学习(五):图片色素的数值运算(加减乘除)和逻辑运算(与或非异或)

本文介绍了OpenCV中用于图像色素数值运算(加、减、乘、除)和逻辑运算(与、或、非、异或)的方法,包括add()、subtract()、multiply()、divide()以及bitwise系列函数。强调了运算过程中对图片shape的一致性要求,并提供了相关代码示例。

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一:数值运算

opencv自带图片色素的处理函数:

相加:add()    

相减:subtract()    

相乘:divide()    

相除:multiply()

原理就是:通过获取两张(一次只能是两张)个图片的同一个位置的色素值来实现运算。

运算的要求:两张图片的shape要一样。

二:逻辑运算

opencv自带图片色素的处理函数:

与:bitwise_add()   

或:bitwise_or()   

非:bitwise_not()  

异或:bitwise_xor()

代码如下:

#导入cv模块
import cv2 as cv

import numpy as np

def add_demo(m1,m2):         #相加
    dst=cv.add(m1,m2)
    cv.imshow("add_demo",dst)

def subtract_demo(m1,m2):     #相减
    dst=cv.subtract(m1,m2)
    cv.imshow("subtract_demo",dst)

def multiply_demo(m1,m2):     #相乘
    dst=cv.multiply(m1,m2)
    cv.imshow("multiply_demo",dst)

def divide_demo(m1,m2):       #相除
    dst=cv.divide(m1,m2)
    cv.imshow("divide_demo&#
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