当使用cv2.bitwise_not处理图像时,图像中的每个像素值都会被取反。对于灰度图像,像素值将从0(黑色)变为255(白色),反之亦然。对于彩色图像,每个颜色通道(红、绿、蓝)都会分别进行取反操作,从而产生负片效果。 5. 使用cv2.bitwise_not时可能遇到的问题及解决方法 ...
cv2.imshow('lena-not-juzicode',img_ret1) img_ret2 = cv2.bitwise_not(img2) print('img2[100,200]: ',img2[100,200]) print('img_ret2[100,200]:',img_ret2[100,200]) cv2.imshow('logo-not-juzicode',img_ret2) cv2.waitKey(0) 运行结果: VX公众号: 桔子code/juzicode.com cv2.__...
cv2.bitwise_not 函数原型:bitwise_not(src, dst=None, mask=None) 函数返回值:调用时若无mask参数则返回按位取反回:~src1,若存在mask参数,则先做src1先做按位取反,然后按mask中bit=1的位取反 src1:输入原图1 dst:若存在参数时:与返回值相同 mask:可以是单通道8bit灰度图像,也可以是矩阵,一般为二值化...
img_ret1 = cv2.bitwise_not(img1)print('img1[161,199]: ',img1[161,199])print('img_ret1[161,199]:',img_ret1[161,199]) cv2.imshow('lena-not-juzicode',img_ret1) img_ret2 = cv2.bitwise_not(img2)print('img2[100,200]: ',img2[100,200])print('img_ret2[100,200]:',img_...
上述代码首先使用cv2.imread函数读取一张示例图像,然后通过cv2.bitwise_not函数将图像取反。最后使用cv2.imshow函数显示原始图像和取反后的图像。运行代码后,可以看到原始图像和取反后的图像。 图像填充 图像填充是指在对图像进行大小调整时,通过在周围填充背景色使得图像保持原有的纵横比。在OpenCV中,可以通过以下代码...
1.1 AND运算(cv2.bitwise_and) AND运算通常用于图像掩膜操作,它可以仅保留两幅图像中同样位置都是亮(二进制位为1)的像素点。 原理:两个对应位都为1时结果为1,否则为0。 图像处理应用:比如从图像中提取共同的特征。 1.2 NOT运算(cv2.bitwise_not) NOT运算是一种反转操作,该运算会将图像中的每个像素的每一个...
waitKey() cv2.destroyAllWindows() 按位逻辑运算 在opencv中,常见的位运算函数: cv2.bitwise_and()按位与 cv2.bitwise_or() 按位或 cv2.bitwise_xor() 按位异或 cv2.bitwise_not() 按位取反 and(0,0)=0and(0,1)=0and(1,0)=0and(1,1)=1 import cv2 import numpy as np a = np.random....
上面的代码中,cv2.imread()函数用于读取图像,cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数表示以灰度图像的形式读取。 步骤2:对图像进行取反操作 # 对图像进行取反操作img_inverse=cv2.bitwise_not(img) 1. 2. 在这一步中,我们使用cv2.bitwise_not()函数实现对图像的取反操作。
cv2.bitwise_not(cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)), cv2.TM_CCOEFF_NORMED ) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) x, y = max_loc x, y = x + 20, y + 20 经过验证,现在的识别就能正常过点...
import cv2img1 = cv2.imread("01.jpg")img2 = cv2.imread("02.jpg")res = cv2.bitwise_not(img1,img2)cv2.imshow("res",res)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows() 非运算在之后的学习中是非常有帮助的,它的以用来对二值化图像进行取反,然后方便进行形态学操作。