Python - Tensorflow bitwise.bitwise_or()方法 Tensorflow bitwise.bitwise_or()方法执行bitwise_or操作,并返回那些在a或b或两者中被设置(1)的位。该操作是在a和b的表示上进行的。 该方法属于比特模块。 语法: tf.bitwise.bitwise_or( a, b, name=None) 参数 a:这必
将像素值(0~255)转换为二进制进行位运算。 ① 按位与 bitwise_and(src1 ,src2 ,mask) 应用:与纯黑纯白图运算时,黑色覆盖原图,白色保留原图。 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 ...
cv.inRange函数通过设置不同的h、s、v的min和max阈值可以获取不同色彩的一个二值的mask图,下图为各颜色的阈值表: (3)cv.bitwise_and(img1, img2, mask),cv.bitwise_or(img1, img2, mask)和cv.bitwise_not(img) 第一个函数为按位与操作函数,将img1和img2在mask的区域内,R,G,B三个分量分别进行按...
如何使用OpenCV进行Laplacian边缘检测? 一、函数简介 1、laplacian算子 函数原型:Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src:图像矩阵 ddepth:深度类型 2、Sobel算子 函数原型:Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None,...
在opencv中既然存在and逻辑与,那么逻辑或大几率存在是可能的。在opencv中,逻辑或运算与逻辑与运算相反,使用bitwise_or方法,传入参数也是两张用于逻辑计算的图片。使用示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2 img1=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1bit.jpg')img3=cv2.imread(...
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 cvimport numpy as npimport copy先初始化工作，生成两个图，一...
Opencv Python位运算按位与、按位或、按位非和按位异或 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...
cv2.imshow('OR', bitwise_or) cv2.imshow('XOR', bitwise_xor) cv2.imshow('NOT of img1', bitwise_not) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 3.4通道和色彩空间 在OpenCV 中,图像以像素值矩阵的形式表示。图像中的通道数就是用于表示图像的矩阵数。例如,灰度图像有一个通道,而彩色图像通常有三个通...
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 ...
#方法二:OpenCV加法运算 result2=cv2.add(img,test)#显示图像 cv2.imshow("original",img)cv2.imshow("result1",result1)cv2.imshow("result2",result2)#等待显示 cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 输出结果如下,其中result1为第一种方法,result2为第二种方法,白色点255更多。