opencv的逻辑运算-- 与、或、非 异或

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lqj_本人 发表于 2023/03/14 16:14:38 2023/03/14
【摘要】 opencv的逻辑运算-- 与、或、非 异或

python中的异或

例如:^符号是键盘在英文状态下的  shift+6组合键

a=1 ^ 0
print(a)

输出:

1

那么,我们在opencv中怎么来使用呢?

与运算

opencv中的逻辑运算就是对应位置元素进行与或非,异或。

举例:

a=204 & 213
print(a)

输出:

196

说明:python先将204和213转为二进制,然后做”与“运算,然后再将他们转为十进制,并输出!

非运算

在python中

举例:

a=~255
print(a)


输出:

-256


但是,在opencv中我们用非运算后,只会在0~255之间来回取反。不会超过0~255的范围。

opencv中的逻辑运算

非运算

举例:

import cv2
import numpy as np
 
# 读取图片
# luo = cv2.imread('baocun.jpg')
lufei = cv2.imread('1.jpg')
# 非操作 相当于255-图片的色值
lufei_not = cv2.bitwise_not(lufei)#把路飞这张图片进行”非“运算
img = np.hstack((lufei,lufei_not))#将原图片和取非后的图片合并显示
img1 = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)#调节显示图片的大小
cv2.imshow('not',img1)
print(lufei[:2,:2])
print(lufei_not[:2,:2])
 
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

输出结果与显示结果:

[[[ 95  88  49]
  [ 96  89  50]]
 [[115 109  68]
  [115 109  68]]]
 
 
[[[160 167 206]
  [159 166 205]]
 [[140 146 187]
  [140 146 187]]]

打印结果的说明:255  -  第一组是原图片的色值数组 = 取非后的图片色值数组

与运算

举例:

import cv2
import numpy as np
 
# 读取图片
 
lufei= cv2.imread('3.png')
luo= cv2.imread('4.png')
 
#对两张图片进行切片
new_lufei = lufei[0:3600,:5000]
new_luo = luo[0:3600,:5000]
# 进行逻辑”与运算“
cat_and = cv2.bitwise_and(new_lufei,new_luo)
 
img = np.hstack((new_lufei,cat_and))#两张图片合并
img1 = cv2.resize(img,(1000,800))#调节显示图片的大小
cv2.imshow('and',img1)
print(new_lufei[:2,:2])
print(new_luo[:2,:2])
print('---------------------------')
print(cat_and[:2,:2])
 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


输出结果与显示结果:new_lufei的二进制色值 + new_luo的二进制色值 = cat_and的二进制色值->cat_and的十进制色值

[[[ 95  88  49]
  [ 95  88  49]]
 
 [[102  95  57]
  [102  95  57]]]
 
 
[[[69 58 51]
  [68 57 51]]
 
 [[67 55 50]
  [66 54 50]]]
---------------------------
[[[69 24 49]
  [68 24 49]]
 
 [[66 23 48]
  [66 22 48]]]

验证:(只验了数组的第一个值)

a=95 & 69
print(a)

结果:

69

或运算

举例:

import cv2
import numpy as np
 
# 读取图片
 
lufei= cv2.imread('3.png')
luo= cv2.imread('4.png')
 
#对两张图片进行切片
new_lufei = lufei[0:3600,:5000]
new_luo = luo[0:3600,:5000]
# 进行逻辑”与运算“
cat_and = cv2.bitwise_or(new_lufei,new_luo)
 
img = np.hstack((new_lufei,cat_and))#两张图片合并
img1 = cv2.resize(img,(1000,800))#调节显示图片的大小
cv2.imshow('and',img1)
print(new_lufei[:2,:2])
print(new_luo[:2,:2])
print('---------------------------')
print(cat_and[:2,:2])
 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果与显示结果:

[[[ 95  88  49]
  [ 95  88  49]]
 
 [[102  95  57]
  [102  95  57]]]
 
[[[69 58 51]
  [68 57 51]]
 
 [[67 55 50]
  [66 54 50]]]
---------------------------
[[[ 95 122  51]
  [ 95 121  51]]
 
 [[103 127  59]
  [102 127  59]]]

验证:(只验了数组的第一个值)

a=95 | 69
print(a)


 结果:

95























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