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...
# 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',...
cv2.bitwise_or 函数原型:bitwise_or(src1, src2, dst=None, mask=None) 函数返回值:调用时若无mask参数则返回src1 | src2,若存在mask参数,则返回src1 | src2 | mask src1:输入原图1 src2:输入原图2,src1与src2可以相同也可以不相同,可以是灰度图像也可以是彩色图像 dst:若存在参数时:src1 | src2...
(1)Cv2.bitwise_not(图片文件),将图片里像素值按位反向。 (2)Cv2.bitwise_and (目标文件,源文件,mask),将图片里的像素值按位与 (3)Cv2.add(目标文件,源文件),将图片里的像素值按位加 (4)Cv2.bitwise_xor (目标文件,源文件,mask),将图片里的像素值按位异或 2、函数参数含义(举例一个,其余类似): CV...
b, g, r = cv2.split(img) img = cv2.merge((b, g, r)) # 2. b = img[:, :, 0] # 如果想把红色通道都变成0 img[:, :, 2] = 0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对图像进行算术运算 图像加法 使用cv.add()函数,或者 直接用numpy处理res=img1+img2 ...
dst = cv2.bitwise_or(src1, src2[, dst[, mask]] ) 下面是2个图像按位与、或、异或的例子: importcv2print('cv2.__version__:',cv2.__version__) img1 = cv2.imread('..\\lena.jpg')[0:300,0:300] img2 = cv2.imread('..\\messi5.jpg')[0:300,0:300] ...
或运算:cv2.bitwise_or(src1, src2[, dst[, mask]]); 非运算:cv2.bitwise_not(src1, src2[, dst[, mask]]); 异或运算:cv2.bitwise_xor(src1, src2[, dst[, mask]]); OpenCV 逻辑运算接口 mask 参数解释: @param mask optional operation mask, 8-bit single channel array, that . specifies...
cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 输出如图所示,左边为原始图像,右边为像素值增加100像素后的图像,输出图像显示更偏白。 2.减法运算 图像减法运算主要调用subtract()函数实现,其原型如下所示: dst = subtract(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]]) – src1表示第一张图像的像素矩阵 – src2表示第...
- AB结果通过bitwise_or合并得到边框检测结果 深色代码主题 复制 #转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)#转为二值图ret, binary = cv2.threshold(gray, black_thr, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 膨胀算法的色块大小h, w = binary.shapehors_k = int(math.sqrt(w)*1.2)vert_k = in...
或:bitwise_or() 非:bitwise_not() 异或:bitwise_xor() 代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #-*-coding=GBK-*-importcv2ascv #逻辑运算:与或非的操作 defluo_image(src11,src22):src=cv.bitwise_and(src11,src22)#与 两张图片同一位置的色素两个值均不为零的才会有输出 ...