python实现opencv学习七：图片色素的数值运算(加减乘除)和逻辑运算(与或非异或)

本文详细介绍了使用OpenCV进行图片处理的方法，包括数值运算（加、减、乘、除）和逻辑运算（与、或、非、异或）。通过实例展示了如何对两张图片进行像素级别的运算，适用于图像处理和计算机视觉初学者。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

come from : https://blog.youkuaiyun.com/u011321546/article/details/79557092

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。

例图：（若想用下面两张图可另存为图片，若保存的文件无后缀，添加后缀为.jpg即可）

代码如下：

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv

#数值运算：加减乘除
def shu_image(src11, src22):
    src = cv.add(src11, src22)#加
    cv.imshow("相加", src)
    src = cv.subtract(src11, src22)#减
    cv.imshow("相减", src)
    src = cv.divide(src11, src22)#乘
    cv.imshow("相乘", src)
    src = cv.multiply(src11, src22)#除
    cv.imshow("相除", src)

src1 = cv.imread("01.jpg")
src2 = cv.imread("02.jpg")
cv.imshow("原来1", src1)
cv.imshow("原来2", src2)
shu_image(src1, src2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
运行结果如下：

一：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：

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv

#逻辑运算：与或非的操作
def luo_image(src11, src22):
src = cv.bitwise_and(src11, src22)#与两张图片同一位置的色素两个值均不为零的才会有输出
cv.imshow("与", src)
src = cv.bitwise_or(src11, src22)#或两张图片同一位置的色素两个值不全为零的才会有输出
cv.imshow("或", src)
src = cv.bitwise_not(src11)#非对一张图片操作取反
cv.imshow("非", src)
src = cv.bitwise_xor(src11, src22)#异或两张图片同一位置的色素两个值有一个为零，另一个不为零才会输出
cv.imshow("异或", src)

src1 = cv.imread("01.jpg")
src2 = cv.imread("02.jpg")
cv.imshow("原来1", src1)
cv.imshow("原来2", src2)
luo_image(src1, src2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
运行结果如下：