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: importcv2 print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com') print('cv2.__version...
bitwise_not()的入参中只有1个图像实例作为输入,而接下来介绍的与、或、异或等其他几种逻辑运算则需要2个图像实例(numpy数组)或者1个图像实例和1个标量数据。和图像的加减乘除运算一样,当涉及到2个图像实例时,也要求图像的行列数一致。 2、按位与bitwise_and()、或bitwise_or()、异或bitwise_xor() 按位与、...
5. 使用cv2.bitwise_not时可能遇到的问题及解决方法 问题:输入图像数据类型不支持。 解决方法:确保输入图像的数据类型是OpenCV可以处理的类型,如uint8。如果图像数据类型不是uint8,可以使用cv2.convertScaleAbs函数将其转换为uint8类型。 问题:掩模图像使用不当。 解决方法:如果使用了掩模图像,确保掩模图像与输入图像具...
# 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',...
# gray = cv.bitwise_not(gray) ret, thresh = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) cv.imshow('thresh', thresh) 第二步、计算包含了被旋转文本的最小边框 #计算包含了旋转文本的最小边框 coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0)) ...
在图像处理中,位运算是一种常用的操作方式。Opencv中提供了位运算的功能,包括按位与(bitwise_and)、按位或(bitwise_or)、按位非(bitwise_not)和按位异或(bitwise_xor)。这些操作可以用于图像的掩模操作、图像融合等多种场景。本文将介绍这些位运算的概念以及如何使用Opencv进行实现。
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...
def not_demo(m1): # 非运算 每个像素点每个通道的值按位取反 dst = cv.bitwise_not(m1) cv.imshow("not_demo", dst) src1 = cv.imread(r'D:\python\pycharm2020\test\007.png') src2 = cv.imread(r'D:\python\pycharm2020\test\008.png') ...
首先来看opencv的11种基础操作 (1)imread 读取图片 (2)resize 图片缩放 (3)cvtColor 灰度化 (4)threshold 阈值化 (5)bitwise_not 图像取反 (6)add 按位加 (7)抠图操作 (8)rectangle 绘制方框 (9)Text 绘制文字 (10)circle 画圆 (11)VideoCapture 读取视频 ...
mask_inv= cv2.bitwise_not(mask)#图像按位非操作#按位非操作其实就是对像素值取反,原来是1的变为0,原来是0的变为1。cv2. imshow('dst', mask_inv) cv2.waitKey() 效果图: 按位与: importcv2 logo= cv2.imread("wuhuan.jpg",1) cv2.imshow('wuhuan', logo) ...