【OpenCV2.2】图像的算术与位运算(图像的加法运算、图像的减法运算、图像的融合)、OpenCV的位运算(非操作、与运算、或和异或)

news2024/11/10 16:00:04

1 图像的算术运算
1.1 图像的加法运算
1.2 图像的减法运算
1.3 图像的融合
2 OpenCV的位运算
2.1 非操作
2.2 与运算
2.3 或和异或

1 图像的算术运算

1.1 图像的加法运算

add opencv使用add来执行图像的加法运算

图片就是矩阵, 图片的加法运算就是矩阵的加法运算, 这就要求加法运算的两张图shape必须是相同的.

# 图片加法
import cv2

cat = cv2.imread('./cat.jpeg')
dog = cv2.imread('./dog.jpeg')

# 加法要求两个图片大小一致
print(cat.shape)
print(dog.shape)
# 把猫的图片变小
# 注意坑. opencv中resize中传递新的宽度和高度, 先宽度再高度, 所有是先列后行, 和shape的输出反了.
new_cat = cv2.resize(cat, (dog.shape[:-1][::-1]))
# 和单个数字运算, 超过255 会被截断, 相当于 % 256
print(new_cat[0:5, 0:5])
print(new_cat[0:5, 0:5] + 100) 
cv2.imshow('cat_dog', np.hstack((new_cat, dog)))
# 加法, 加法的效果是加起来如果超过255, 统一变成255
new_img = cv2.add(new_cat, dog)
print(new_img[0:5, 0:5])
cv2.imshow('cat_dog', np.hstack((new_cat, dog, new_img)))


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请添加图片描述

1.2 图像的减法运算

subtract
opencv使用subtract来执行图像的减法运算, 图像对应位置的元素相减, 如果减完小于0, 统一变成0.

  # 图片减法
  import cv2
  
  cat = cv2.imread('./cat.jpeg')
  dog = cv2.imread('./dog.jpeg')
  
  # 加法要求两个图片大小一致
  print(cat.shape)
  print(dog.shape)
  # 把猫的图片变小
  # 注意坑. opencv中resize中传递新的宽度和高度, 先宽度再高度, 所有是先列后行, 和shape的输出反了.
  new_cat = cv2.resize(cat, (dog.shape[:-1][::-1]))
  
  # 减法
  new_img = cv2.subtract(new_cat, dog)
  print(new_cat[0:5, 0:5], dog[0:5, 0:5])
  print(new_img[0:5, 0:5])
  cv2.imshow('cat_dog', np.hstack((new_cat, dog, new_img)))
  
  
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()

请添加图片描述

同样的还有乘法, 除法运算. cv2.mutiply, cv2.divide, 原理是类似的.

1.3 图像的融合

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)

图片的融合操作相当于对图片进行线性运算 w1* x1 + w2 * x2 + b. 其中alpha是第一个权重参数, beta是第二个权重参数, gamma是偏差.

import cv2

cat = cv2.imread('./cat.jpeg')
dog = cv2.imread('./dog.jpeg')

new_cat = cv2.resize(cat, (dog.shape[:-1][::-1]))
# 相当于res = new_cat * 0.4 + dog * 0.6 + 0
res = cv2.addWeighted(new_cat, 0.4, dog, 0.6, 0)

cv2.imshow('cat_dog', np.hstack((new_cat, dog, res)))


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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2 OpenCV的位运算

2.1 非操作

bitwise_not(img) 非操作的效果就相当于是用 255 - img

import cv2
import numpy as np

cat = cv2.imread('./cat.jpeg')
dog = cv2.imread('./dog.jpeg')

cat_not = cv2.bitwise_not(cat)
cat_not_not = cv2.bitwise_not(cat_not)
cv2.imshow('not', np.hstack((cat, cat_not, cat_not_not)))
print(cat[:3, :3])
print(cat_not[:3, :3])
print(cat_not_not[:3, :3]
      
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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2.2 与运算

bitwise_and(img1, img2) 与运算, 图片对应位置元素进行与操作. 表现出来的效果就是黑和黑与还是黑, 白和白与还是白.

import cv2
import numpy as np

cat = cv2.imread('./cat.jpeg')
dog = cv2.imread('./dog.jpeg')

new_cat = cv2.resize(cat, (dog.shape[:-1][::-1]))
cat_and_dog = cv2.bitwise_and(new_cat, dog)
cv2.imshow('not', np.hstack((new_cat, cat_and_dog)))
print('cat:', new_cat[:3, :3])
print('-----------')
print('dog:', dog[:3, :3])
print('-----------')
print(cat_and_dog[:3, :3])

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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2.3 或和异或

bitwise_or 或运算对应元素做或运算

bitwise_xor 异或运算对应元素做异或运算

import cv2
import numpy as np

#创建一张图片
img = np.zeros((200,200), np.uint8)
img2 = np.zeros((200,200), np.uint8)

img[20:120, 20:120] = 255
img2[80:180, 80:180] = 255

#new_img = cv2.bitwise_bit(img)
#new_img = cv2.bitwise_and(img, img2)
#new_img = cv2.bitwise_or(img, img2)
new_img = cv2.bitwise_xor(img, img2)


cv2.imshow('new_img', new_img)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.waitKey(0)