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openCV图像算数与逻辑运算

作者：cheer57_275 | 来源：互联网 | 2023-06-03 11:58

一、函数简介1、add—图像矩阵相加函数原型：add(src1,src2,dstNone,maskNone,dtypeNone)src1：图像矩阵1sr

一、函数简介

1、add—图像矩阵相加

函数原型&＃xff1a;add(src1, src2, dst&＃61;None, mask&＃61;None, dtype&＃61;None)

src1&＃xff1a;图像矩阵1

src1&＃xff1a;图像矩阵2

dst&＃xff1a;默认选项

mask&＃xff1a;默认选项

dtype&＃xff1a;默认选项

2、subtract—图像矩阵相加

函数原型&＃xff1a;subtract(src1, src2, dst&＃61;None, mask&＃61;None, dtype&＃61;None)

src1&＃xff1a;图像矩阵1

src1&＃xff1a;图像矩阵2

dst&＃xff1a;默认选项

mask&＃xff1a;默认选项

dtype&＃xff1a;默认选项

3、bitwise_and—图像与运算

函数原型&＃xff1a;bitwise_and(src1, src2, dst&＃61;None, mask&＃61;None)

src1&＃xff1a;图像矩阵1

src1&＃xff1a;图像矩阵2

dst&＃xff1a;默认选项

mask&＃xff1a;默认选项

4、bitwise_or—图像或运算

函数原型&＃xff1a;bitwise_and(src1, src2, dst&＃61;None, mask&＃61;None)

src1&＃xff1a;图像矩阵1

src1&＃xff1a;图像矩阵2

dst&＃xff1a;默认选项

mask&＃xff1a;默认选项

5、bitwise_xor—图像异或运算

函数原型&＃xff1a;bitwise_and(src1, src2, dst&＃61;None, mask&＃61;None)

src1&＃xff1a;图像矩阵1

src1&＃xff1a;图像矩阵2

dst&＃xff1a;默认选项

mask&＃xff1a;默认选项

6、bitwise_not—图像非运算

函数原型&＃xff1a;bitwise_and(src1, src2, dst&＃61;None, mask&＃61;None)

src1&＃xff1a;图像矩阵1

src1&＃xff1a;图像矩阵2

dst&＃xff1a;默认选项

mask&＃xff1a;默认选项

二、实例演练

1、原图像每个像素都加100&＃xff0c;大于255的按255处理

代码如下&＃xff1a;

#encoding:utf-8# #图像运算 #import cv2 import numpy as npimage &＃61; cv2.imread("H:\\img\\lena.jpg") cv2.imshow("Original",image) cv2.waitKey(0) #图像image各像素加100 M &＃61; np.ones(image.shape,dtype&＃61;"uint8")*100#与image大小一样的全100矩阵 added &＃61; cv2.add(image,M)#将图像image与M相加 cv2.imshow("Added",added) cv2.waitKey(0)

结果如下&＃xff1a;
1、原图像
)
cv2.imshow("Original",image)
cv2.waitKey(0)
#图像image各像素减去50
M &＃61; np.ones(image.shape,dtype&＃61;"uint8")*50#与image大小一样的全50矩阵
subtracted &＃61; cv2.subtract(image,M)#将图像image与M相减
cv2.imshow("Subtracted", subtracted)
cv2.waitKey(0)

结果如下&＃xff1a;
1、原图像
这里写图片描述
2、相减后的结果

3、矩形与圆形的交运算

代码如下&＃xff1a;

#encoding:utf-8# #图像的逻辑运算 #import numpy as np import cv2#画矩形 Rectangle &＃61; np.zeros((300,300),dtype&＃61;"uint8") cv2.rectangle(Rectangle,(25,25),(275,275),255,-1) cv2.imshow("Rectangle",Rectangle) cv2.waitKey(0)#画圆形 Circle &＃61; np.zeros((300,300),dtype&＃61;"uint8") cv2.circle(Circle,(150,150),150,255,-1) cv2.imshow("Circle",![这里写图片描述](http://img.blog.csdn.net/20150729200613202)Circle) cv2.waitKey(0)#图像的交 bitwiseAnd &＃61; cv2.bitwise_and(Rectangle,Circle) cv2.imshow("AND",bitwiseAnd) cv2.waitKey(0)

结果如下&＃xff1a;
1、矩形与圆形
这里写图片描述

2、图像相交后的结果

4、矩形与圆形的或运算

代码如下&＃xff1a;

#encoding:utf-8# #图像的逻辑运算 #import numpy as np import cv2#画矩形 Rectangle &＃61; np.zeros((300,300),dtype&＃61;"uint8") cv2.rectangle(Rectangle,(25,25),(275,275),255,-1) cv2.imshow("Rectangle",Rectangle) cv2.waitKey(0)#画圆形 Circle &＃61; np.zeros((300,300),dtype&＃61;"uint8") cv2.circle(Circle,(150,150),150,255,-1) cv2.imshow("Circle",Circle) cv2.waitKey(0)#图像的或 bitwiseOr &＃61; cv2.bitwise_or(Rectangle,Circle) cv2.imshow("OR",bitwiseOr) cv2.waitKey(0)

结果如下&＃xff1a;
1、矩形与圆形
这里写图片描述

2、图像或后的结果

5、矩形与圆形的异或运算

代码如下&＃xff1a;

#encoding:utf-8# #图像的逻辑运算 #import numpy as np import cv2#画矩形 Rectangle &＃61; np.zeros((300,300),dtype&＃61;"uint8") cv2.rectangle(Rectangle,(25,25),(275,275),255,-1) cv2.imshow("Rectangle",Rectangle) cv2.waitKey(0)#画圆形 Circle &＃61; np.zeros((300,300),dtype&＃61;"uint8") cv2.circle(Circle,(150,150),150,255,-1) cv2.imshow("Circle",Circle) cv2.waitKey(0)#图像的异或 bitwiseXor &＃61; cv2.bitwise_xor(Rectangle,Circle) cv2.imshow("XOR",bitwiseXor) cv2.waitKey(0)

结果如下&＃xff1a;
1、矩形与圆形
这里写图片描述

2、图像相交后的结果

6、圆形的非运算

代码如下&＃xff1a;

#encoding:utf-8# #图像的逻辑运算 #import numpy as np import cv2#画圆形 Circle &＃61; np.zeros((300,300),dtype&＃61;"uint8") cv2.circle(Circle,(150,150),150,255,-1) cv2.imshow("Circle",Circle) cv2.waitKey(0)#圆形的非运算 bitwiseNot &＃61; cv2.bitwise_not(Circle) cv2.imshow("NOT",bitwiseNot) cv2.waitKey(0)

结果如下&＃xff1a;
1、圆形
这里写图片描述
2、圆形取非后的结果

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cheer57_275

这个家伙很懒，什么也没留下！

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