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)

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于 2018-12-02 19:36:06 发布 · 1.6k 阅读

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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。

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",dst)

def logic_demo(m1,m2):         #逻辑运算
    # dst=cv.bitwise_and(m1,m2