Python-OpenCV教程之图像的位运算详解

简介

图像的位运算需要用到OpenCV中的位运算方法，包括按位与、按位或、按位异或、按位取反。图像的位运算主要应用于图像融合、遮罩操作和图像分割等领域。

按位与（bitwise_and）

按位与操作将两个图像的每一个像素进行按位与运算。当两个像素的二进制位都为1时，输出结果的该像素对应二进制位才为1，否则为0。

import cv2
import numpy as np

src1 = cv2.imread("image1.jpg")
src2 = cv2.imread("image2.jpg")

dst = cv2.bitwise_and(src1, src2)

cv2.imshow("dst",dst)
cv2.waitKey(0)

按位或（bitwise_or）

按位或操作将两个图像的每一个像素进行按位或运算。当两个像素的二进制位都为0时，输出结果的该像素对应二进制位才为0，否则为1。

import cv2
import numpy as np

src1 = cv2.imread("image1.jpg")
src2 = cv2.imread("image2.jpg")

dst = cv2.bitwise_or(src1, src2)

cv2.imshow("dst",dst)
cv2.waitKey(0)

按位异或（bitwise_xor）

按位异或操作将两个图像的每一个像素进行按位异或运算。当两个像素的二进制位不同时，输出结果的该像素对应二进制位才为1，否则为0。

import cv2
import numpy as np

src1 = cv2.imread("image1.jpg")
src2 = cv2.imread("image2.jpg")

dst = cv2.bitwise_xor(src1, src2)

cv2.imshow("dst",dst)
cv2.waitKey(0)

按位取反（bitwise_not）

按位取反操作将图像中的每一个像素进行按位取反操作。当像素二进制位为0时，输出结果对应像素的二进制位为1，否则为0。

import cv2
import numpy as np

src1 = cv2.imread("image1.jpg")

dst = cv2.bitwise_not(src1)

cv2.imshow("dst",dst)
cv2.waitKey(0)

示例说明

两张二值图像进行与运算，得到的结果是两张图片的重叠部分。

import cv2
import numpy as np

src1 = cv2.imread("image1.jpg",0)
src2 = cv2.imread("image2.jpg",0)

ret, dst1 = cv2.threshold(src1, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, dst2 = cv2.threshold(src2, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

dst = cv2.bitwise_and(dst1, dst2)

cv2.imshow("dst",dst)
cv2.waitKey(0)

两张图像进行或运算，得到包含两张图片的所有部分的图像。

import cv2
import numpy as np

src1 = cv2.imread("image1.jpg")
src2 = cv2.imread("image2.jpg")

dst = cv2.bitwise_or(src1, src2)

cv2.imshow("dst",dst)
cv2.waitKey(0)

结论

图像的位运算需要用到OpenCV中的位运算方法，包括按位与、按位或、按位异或、按位取反。这些方法可以应用在图像融合、遮罩操作和图像分割等领域。