新Python环境下OpenCV图像按位运算实践
OpenCV图像按位运算简介
在Python环境中，经常需要对图像进行叠加等处理。OpenCV提供了方便的按位与、或、非、异或等功能，使图像处理变得更加高效。本文将介绍如何使用OpenCV的按位运算函数，包括`_and`、`_or`、`_not`、`_xor`。
图像按位运算实例演示
首先，我们需要进行初始化工作，生成两个图像：一个矩形和一个圆形。通过numpy库生成这两个形状，并展示出来。
```python
import cv2 as cv
import numpy as np
import copy
初始化工作，生成矩形和圆形图像
rows 400
cols 300
channels 3
矩形，填充白色
juxing ((rows, cols), dtype'uint8')
(juxing, (50, 125), (100, 225), 255, -1)
("juxing", juxing)
圆形，填充白色
yuanxing ((rows, cols), dtype'uint8')
(yuanxing, (100, 120), 30, 255, -1)
("yuanxing", yuanxing)
```
图像按位与运算
按位与运算是取两个图像相交的部分，即二者的交集。黑色为0，白色为1。
```python
与运算，参数为矩形和圆形，获取二者的交集
yu _and(juxing, yuanxing)
("yu", yu)
```
图像按位或运算
按位或运算是取两个图像的并集。
```python
或运算，获取矩形和圆形的并集
huo _or(juxing, yuanxing)
("huo", huo)
```
图像按位非运算
按位非运算是对图像进行取反操作。
```python
非运算，对圆形图像取反
fei _not(yuanxing)
("fei", fei)
```
图像按位异或运算
按位异或运算结果为不同为1，相同为0。
```python
异或运算，获取矩形和圆形的异或结果
yihuo _xor(juxing, yuanxing)
("yihuo", yihuo)
cv.waitKey(0)
```
通过以上实例演示，我们可以看到如何利用OpenCV的按位运算函数对图像进行处理，包括相交部分、并集、取反和异或运算。这些功能能够帮助我们在图像处理过程中更灵活地操作和设计。
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