[人工智能]OpenCV图像位运算

图像是由许多像素组成的，像素可以使用十进制数来表示。十进制数可以转换为二进制数，所以可以对图像进行位运算。OpenCV提供一些位运算的方法，通过运算可以得到一些有趣的图片。

在终端上安装opencv-python

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

用镜像安装会快一些

目录

图像位运算

按位与运算

按位或运算

按位取反运算

按位异或运算

在进行图像位运算之前先来演示一下位运算

在python中使用&、|、~、^符号来代表按位与、按位或、按位取反、按位异或运算

# a = 20 二进制为0001 0100
# b = 30 二进制为0001 1110

# 按位与运算
print(20&30) # 20


''' 
    0001 0100
  & 0001 1110
---------------
    0001 0100

按位与运算的结果为0001 0100也就是20

按位与运算: 有0出0，全1出1
'''

# 按位或运算
print(20|30) #


'''
    0001 0100
  | 0001 1110
---------------
    0001 1110

运算结果为0001 1110也就是30
按位或运算: 有1出1，全0出0
'''

# 按位取反运算
print(~20) # -21
 
'''
按位取反运算就是将0变为1，1变为0得到的结果为-21

'''

# 按位异或运算
print(20^30)

'''
    0001 0100
  ^ 0001 1110
--------------
    0000 1010

运算结果为0000 1010就是10
按位异或运算: 相同出0，相异出1
'''

?上面理解了下面图像运算就会变得很容易了

OpenCV提供一些位运算方法

按位与运算

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread(r"img.jpg") # 读取图片
width = img.shape[0] # img图像的宽
height = img.shape[1] # img图像的高

# 创建一个二值图
src = np.ones((width,height,3),np.uint8)*255
src[300:600,300:600,:] = 0

# 按位与运算
dst = cv2.bitwise(img,src)

# 显示图片
cv2.imshow("img",img) 
cv2.imshow("src",src)
cv2.imshow("dst",dst)

# 当用户按下任意键销毁所有图片
cv2.waitKey() 
cv2.destroyAllWindows()

?

?

结论:

? ? ? ? 原图像的像素值与白色像素值做按位与运算结果为原图像的像素值

? ? ? ? 原图像的像素值与黑色像素值做按位与运算结果为黑像素的值

同样的道理对图像进行按位或、按位取反、按位异或运算

# 按位或运算
dst = cv2.bitwise_or(img,src)
cv2.imshow("dst",dst)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

?

结论:?

????????原图像的像素值与白色像素值做按位或运算结果为白色像素值

? ? ? ? 原图像的像素值与黑色像素值做按位与运算结果为原图像的像素值

# 按位取反运算
dst = cv2.bitwise_not(img)
cv2.imshow("dst",dst)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindow()

# 按位异或运算
dst = cv2.bitwise_xor(img,src)
cv2.imshow("dst",dst)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

?结论:

? ? ? ? 原图像的像素值与白色像素做按位异或运算得到的结果为原图像的值做按位取反运算

? ? ? ? 原图像的像素值与黑色像素做按位异或运算得到的结果为原值