# opencv中的按位异或运算 dst = cv2.bitwise_xor( src1, src2[, mask]] ) import cv2 import numpy as np # 将图像调整为 3 通道的 BGR 图像。该值是默认值 a = cv2.imread("flower.jpg") b = a c = cv2.add(a,b) cv2.imshow("a",a) cv2.imshow("c",c) # print("a",a,'\n',...
2、按位与bitwise_and()、或bitwise_or()、异或bitwise_xor() 按位与、或、异或操作需要2个图像对象、或者1个图像对象和1个标量数据相互作用,接口形式如下: dst = cv2.bitwise_or(src1, src2[, dst[, mask]] ) dst = cv2.bitwise_or(src1, src2[, dst[, mask]] ) dst = cv2.bitwise_or(src1...
Thebitwise_andreturns1at every pixel whereimageStarsis1ANDmaskis1;否则,它返回0。 现在让我们得到imageBarsCropped。首先,让我们反转掩码: maskReversed = cv2.bitwise_not(mask) bitwise_notturns1’s into0’s and0’s into1’s.它“翻转位”。maskReversed看起来像: 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 ...
aragaki = cv2.imread(r'E:\image\pic\aragaki.jpg') #读取图片 mask = np.zeros(aragaki.shape, np.uint8) mask[120:280,:,:] = 255 mask[:,80:200,:] = 255 img = cv2.bitwise_or(aragaki,mask) #按位或运算 cv2.imshow("aragaki",aragaki) cv2.imshow("mask",mask) cv2.imshow("img",im...
pipinstallopencv-python 1. 步骤2:导入必要的库 在Python 文件中,首先导入 OpenCV 和 NumPy: importcv2# 导入OpenCV库importnumpyasnp# 导入NumPy库 1. 2. 步骤3:读取图像 使用OpenCV 读取需要进行位运算的两幅图像: # 读取图像image1=cv2.imread('image1.png')# 读取第一幅图像image2=cv2.imread('image2...
位运算是对图像进行像素级别的逻辑操作,包括与、或、异或和非等操作。在 Python OpenCV 中,我们可以利用相应的函数对图像进行位运算。 3.1 与运算 使用cv2.bitwise_and()函数可以对两个图像进行逐像素的与运算。 示例代码: import cv2 bitwise_and_image = cv2.bitwise_and(red_image, green_image) ...
位运算是对图像进行像素级别的逻辑操作,包括与、或、异或和非等操作。在 Python OpenCV 中,我们可以利用相应的函数对图像进行位运算。 3.1 与运算 使用cv2.bitwise_and()函数可以对两个图像进行逐像素的与运算。 示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
bitwise_or(sobelX,sobelY)# cv2.imshow("Sobel X", sobelX) cv2.waitKey() cv2
pythcarm + python3 win7 + opencv3 + numpy 方法/步骤 1 opencv学习中常常需要画面叠加，opencv提供了很好的按位运算函数函数提供给我们调用。不用另外装模块。本文提供按位与，或，非，异或的使用。cv.bitwise_andcv.bitwise_orcv.bitwise_notcv.bitwise_xor下图为圆和矩形异或生成结果 2 import cv2 as cv...
② 按位或 bitwise_or(src1 ,src2 ,mask) 应用:与纯黑纯白图运算时,白色覆盖原图,黑色保留原图。 ③ 按位取反 bitwise_not(src ,mask) 应用:反色。 ④ 按位异或 bitwise_xor(src1 ,src2 ,mask) 应用:⒈与纯黑纯白图运算时,黑色保留原图,白色部分反色。