编写实现图像加减乘除及与或运算的Python语言程序源代码

在Python中，我们可以使用PIL（Python Imaging Library）库来进行基本的图像处理，包括加、减、乘和简单的位运算（与或）。不过请注意，像素值通常是以整数表示的，所以对于数值运算，它们更像是像素值的相加减。对于更复杂的图像运算，如像素级的加法、减法等，你需要对每一对像素进行操作。

以下是一个简单的例子，演示如何使用PIL库对两个灰度图像做元素-wise的加法：

from PIL import Image

# 加法运算
def img_addition(img1, img2):
    result = Image.new('L', img1.size)
    for i in range(img1.width):
        for j in range(img1.height):
            result.putpixel((i, j), img1.getpixel((i, j)) + img2.getpixel((i, j)))
    return result

# 减法、乘法类似，只是将"+"替换成"-"/"*"，然后保存到result中

# 对于与或运算，可以使用numpy库
import numpy as np
def img_bitwise(img1, operator, img2):
    img_array = np.array(img1.convert('1'))
    other_array = np.array(img2.convert('1')) if operator == 'or' else np.array(255 - img2.convert('1'))  # 或者直接使用img2
    result_array = np.bitwise_& if operator == 'and' else np.bitwise_|  # 根据需要选择and或or运算
    result_img = Image.fromarray(result_array)
    return result_img

# 使用示例
img1 = Image.open('image1.png')
img2 = Image.open('image2.png')

# 加法
add_result = img_addition(img1, img2)

# 你可以像这样应用其他运算，比如：
# sub_result = img_subtraction(img1, img2)
# mul_result = img_multiplication(img1, img2)
# or_result = img_bitwise(img1, 'or', img2)