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淺談Python實(shí)現(xiàn)opencv之圖片色素的數(shù)值運(yùn)算和邏輯運(yùn)算

更新時(shí)間：2021年06月23日 15:59:34 作者：云散月明晴

今天帶大家來(lái)學(xué)習(xí)的是關(guān)于Python的相關(guān)知識(shí),文章圍繞著圖片色素的數(shù)值運(yùn)算和邏輯運(yùn)算展開(kāi),文中有非常詳細(xì)的的介紹及代碼示例,需要的朋友可以參考下

數(shù)值運(yùn)算

代碼：

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
 
 
# 數(shù)值運(yùn)算：加減乘除
def shu_image(src11, src22):
          src = cv.add(src11, src22)  # 加 : 圖像對(duì)應(yīng)像素值相加，> 255 時(shí)取255
          cv.namedWindow("add",0)
          cv.resizeWindow("add", 300, 300)  # 設(shè)置播放窗口長(zhǎng)和寬
          cv.imshow("add", src)
          src = cv.subtract(src11, src22)  # 減 : 圖像對(duì)應(yīng)像素值相減，< 0 時(shí)取0
          cv.namedWindow("subtract", 0)
          cv.resizeWindow("subtract", 300, 300)
          cv.imshow("subtract", src)
          src = cv.multiply(src11, src22)  # 乘 : 圖像對(duì)應(yīng)像素值相乘，> 255 時(shí)取255
          cv.namedWindow("multiply", 0)
          cv.resizeWindow("multiply", 300, 300)
          cv.imshow("multiply", src)
          src = cv.divide(src11, src22)  # 除 : 圖像對(duì)應(yīng)像素值相除，a( > 0) / 0 = 255
          cv.namedWindow("divide", 0)
          cv.resizeWindow("divide", 300, 300)
          cv.imshow("divide", src)
 
src1 = cv.imread("jueduisiwang.bmp")
src2 = cv.imread("fuchoutianshi.bmp")
 
cv.namedWindow("src1", 0)
cv.resizeWindow("src1", 300, 300)
cv.imshow("src1", src1)
 
src2 = src2[:,:30,:] # 兩張圖片尺寸大小要一樣，不然就需要調(diào)整
cv.namedWindow("src2", 0)
cv.resizeWindow("src2", 300, 300)
cv.imshow("src2", src2)
 
shu_image(src1, src2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

結(jié)果：

邏輯運(yùn)算

代碼：

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
 
 
# 邏輯運(yùn)算：與或非的操作
def luo_image(src1, src2):
    src = cv.bitwise_and(src1, src2)
    cv.namedWindow("AND", 0)
    cv.resizeWindow("AND", 300, 300)
    cv.imshow("AND", src)
    src = cv.bitwise_or(src1, src2)
    cv.namedWindow("OR", 0)
    cv.resizeWindow("OR", 300, 300)
    cv.imshow("OR", src)
    src = cv.bitwise_not(src1)
    cv.namedWindow("NOR", 0)
    cv.resizeWindow("NOR", 300, 300)
    cv.imshow("NOR", src)
    src = cv.bitwise_xor(src1, src2)
    cv.namedWindow("XOR", 0)
    cv.resizeWindow("XOR", 300, 300)
    cv.imshow("XOR", src)
 
src1 = cv.imread("jueduisiwang.bmp")
src2 = cv.imread("fuchoutianshi.bmp")
 
cv.namedWindow("src1", 0)
cv.resizeWindow("src1", 300, 300)
cv.imshow("src1", src1)
 
src2 = src2[:,:30,:] # 兩張圖片尺寸大小要一樣，不然就需要調(diào)整
cv.namedWindow("src2", 0)
cv.resizeWindow("src2", 300, 300)
cv.imshow("src2", src2)
 
 
luo_image(src1, src2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

結(jié)果(不太具有參考價(jià)值)：

備注：

圖像的邏輯或運(yùn)算就是255-對(duì)應(yīng)通道像素值,也就是“取反”操作（黑白圖就是黑變白，白變黑）

黑白圖和同尺寸任意圖的邏輯或運(yùn)算就是加法運(yùn)算

黑白圖和同尺寸任意圖的邏輯與運(yùn)算就是黑白圖的黑白像素值互換然后與同尺寸任意圖做加法運(yùn)算

而彩色圖之間的邏輯運(yùn)算關(guān)系感覺(jué)太復(fù)雜了，沒(méi)搞懂 : (

到此這篇關(guān)于淺談Python實(shí)現(xiàn)opencv之圖片色素的數(shù)值運(yùn)算和邏輯運(yùn)算的文章就介紹到這了,更多相關(guān)圖片色素的數(shù)值運(yùn)算和邏輯運(yùn)算內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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