OpenCV 图像像素的逻辑操作

一、知识点
1、图像像素的逻辑操作,指的是位操作bitwise,与、或、非、异或等。

2、位操作简介:

cpp 复制代码
  位1     位2     与and     或or     异或xor
  0       0        0        0         0
  0       1        0        1         1
  1       0        0        1         1
  1       1        1        1         0

3、void rectangle(InputOutputArray img, Rect rec, const Scalar & color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0);

(1)、在图像上绘制或填充一个矩形。

(2)、参数说明:

img: 输入、输出参数,表示要绘制或填充矩形的图像。

rec: 定义了矩形左上角位置、宽、高。

color: 矩形线框或填充的颜色。

thickness: >0时表示矩形线框粗细,<0时表示填充矩形。

lineType: 线条的类型,如8连通、4连通。

shift: 点坐标中的小数位数。

4、void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask = noArray());

(1)、执行两个数组的位与操作。

(2)、参数说明:

src1: 第一个输入数组。

src2: 第二个输入数组。 src1和src2大小和类型得相同。

dst: 输出数组,src1 & src2的结果数组。

mask: 掩码数组,可选。 这个数组是8位单通道,且大小和输入数组相同,只有掩码中的非零元素对应的输入数组元素才会进行位与操作。 未指定掩码,则对整个输入数组进行位与操作。

5、void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask = noArray());

(1)、执行两个数组的位或操作。

(2)、参数说明:

src1: 第一个输入数组。

src2: 第二个输入数组。 src1和src2大小和类型得相同。

dst: 输出数组,src1 | src2的结果数组。

mask: 掩码数组,可选。 这个数组是8位单通道,且大小和输入数组相同,只有掩码中的非零元素对应的输入数组元素才会进行位或操作。 未指定掩码,则对整个输入数组进行位或操作。

6、void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask = noArray());

(1)、执行两个数组的异或操作。

(2)、参数说明:

src1: 第一个输入数组。

src2: 第二个输入数组。 src1和src2大小和类型得相同。

dst: 输出数组,src1 ^ src2的结果数组。

mask: 掩码数组,可选。 这个数组是8位单通道,且大小和输入数组相同,只有掩码中的非零元素对应的输入数组元素才会进行异或操作。 未指定掩码,则对整个输入数组进行异或操作。

7、void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask = noArray());

(1)、取反数组的每一位。

(2)、参数说明:

src: 输入数组。

dst: 输出数组,!src的结果数组。

mask: 掩码数组,可选。 这个数组是8位单通道,且大小和输入数组相同,只有掩码中的非零元素对应的输入数组元素才会进行取反操作。 未指定掩码,则对整个输入数组进行取反操作。

二、示例代码:

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>


int main()
{
    cv::Mat m1 = cv::Mat::zeros(256, 256, CV_8UC3);
    cv::Mat m2 = cv::Mat::zeros(256, 256, CV_8UC3);
    cv::rectangle(m1, cv::Rect(100, 100, 80, 80), cv::Scalar(255, 255, 0), -1, cv::LINE_8, 0);
    cv::rectangle(m2, cv::Rect(150, 150, 80, 80), cv::Scalar(0, 255, 255), -1, cv::LINE_8, 0);
    cv::imshow("m1", m1);
    cv::imshow("m2", m2);

    //两个矩形相交部分是(150, 150)到(180, 180)之间。

    //两个矩形相交部分经过与后, 结果为BGR(0, 255, 0); 图像其它像素经过与后,结果为BGR(0, 0, 0)。
    cv::Mat dst1;
    cv::bitwise_and(m1, m2, dst1);
    cv::imshow("bitwise_and", dst1);

    //两个矩形相交部分经过或后,结果为BGR(255, 255, 255); 两个矩形不相交部分原先是什么颜色, 或后结果仍为什么颜色; 图像其它像素经过或后,结果为BGR(0, 0, 0)。
    cv::Mat dst2;
    cv::bitwise_or(m1, m2, dst2);
    cv::imshow("bitwise_or", dst2);

    //两个矩形相交部分经过异或后,结果为BGR(255, 0, 255); 两个矩形不相交部分原先是什么颜色, 或后结果仍为什么颜色; 图像其它像素经过或后,结果为BGR(0, 0, 0)。
    cv::Mat dst3;
    cv::bitwise_xor(m1, m2, dst3);
    cv::imshow("bitwise_xor", dst3);

    //m1矩形经过非后,结果为BGR(0, 0, 255); 图像其它像素经过非后,结果为BGR(255, 255, 255)。
    cv::Mat dst4;
    cv::bitwise_not(m1, dst4);
    cv::imshow("bitwise_not", dst4);
    
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果:

相关推荐
lulu12165440781 分钟前
OpenRouter Fusion 多模型融合架构深度拆解:预算级模型组团打平 Fable 5,多模型协作才是 AGI 的正确打开方式?
java·人工智能·架构·ai编程·agi
恋猫de小郭7 分钟前
Redis 作者反驳「中国模型之所以强,是因为通过 API 蒸馏了美国模型」
前端·人工智能·ai编程
林间码客17 分钟前
04 ROC曲线与AUC:从零开始手动计算
大数据·人工智能·算法
codexu20 分钟前
NoteGen 里一条记录如何变成 Markdown
人工智能
澄旭28 分钟前
拆解一个成熟 Skill,看懂 Skill 到底该怎么写
人工智能
王木风28 分钟前
拆解一个 LLM 工程化项目:16 个 Service + Agent 对话循环怎么协同跑流水线
人工智能·agent
沪漂阿龙29 分钟前
《LangChain 系列》Human-in-the-loop:什么时候必须让人工介入?
人工智能·架构·langchain
冬哥聊AI32 分钟前
Loop Engineering 来了:从写 Prompt 到设计 Loop,AI 编程的第四次范式跃迁
人工智能
柒星栈37 分钟前
Codex 不只是更强的代码助手,它开始像代理一样推进开发任务了
人工智能
o_insist44 分钟前
04-从零手写 ReAct 循环:Agent 的心跳是怎么转起来的
人工智能·agent