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.__...
(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...
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...
1、按位取反bitwise_not() 按位取反就是将数值根据每个bit位1变0,0变1,比如0xf0按位取反就变成了0x0f,如果是uint8类型的数据,取反前后的数据相加结果为0xff(255)。下面的例子将lena.jpg和opencv-logo.png分别按位取反: importcv2print('cv2.__version__:',cv2.__version__) ...
not(0)=1not(1)=0 # opencv中的按位非运算 dst = cv2.bitwise_not( src[, mask]] ) 按位异或运算 简单讲:异或就是 相异为1,相同为0 xor(0,0)=0xor(0,1)=1xor(1,0)=1xor(1,1)=0 # opencv中的按位异或运算 dst = cv2.bitwise_xor( src1, src2[, mask]] ) import cv2 import num...
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 elements of the output array to be changed. ...
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break '''#或者 k = cv2.waitKey(0) if k == 27: # 等待ESC退出,ESC的ACCI码为27 cv2.destroyAllWindows() elif k == ord('s'): # 等待关键字,保存和退出 print ('Saved!') cv2.destroyAllWindows() ...
转化为素描图后效果如下图所示。源代码 废话不多说，我们直接上代码：# 图像转换import cv2# 读取图片img = cv2.imread("test.png")# 灰度grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)invert = cv2.bitwise_not(grey)# 高斯滤波blur_img = cv2.GaussianBlur(invert, (7, 7), 0)inverse_blur = cv2....
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...