使用opencv、numpy编写实现图像加减乘除及与 或运算的Python语言程序源代码。

当然可以。在Python中，我们可以使用OpenCV (cv2) 和 Numpy 进行图像处理，包括基本的算术运算如加减乘除以及位运算（如与、或）。下面是一个简单的例子，展示了如何实现这些操作：

import cv2
import numpy as np

# 加法示例
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 加法
result_add = img1 + img2
# 注意这里的结果通常是整数，需要将结果转换回uint8类型（范围0-255）以便于查看图像
result_add = np.clip(result_add, 0, 255).astype(np.uint8)

# 减法
result_subtract = img1 - img2

# 乘法
result_multiply = img1 * img2

# 除法，这里需要检查除数是否为零，避免错误
result_divide = np.divide(img1, img2, out=np.zeros_like(img1), where=img2 != 0)

# 对于位运算，我们先将图像转为二值（这里仅做演示）
img1_binary = np.where(img1 > 127, 255, 0)
img2_binary = np.where(img2 > 127, 255, 0)

# 与运算
result_and = img1_binary & img2_binary

# 或运算
result_or = img1_binary | img2_binary

cv2.imshow("Add", result_add)
cv2.imshow("Subtract", result_subtract)
cv2.imshow("Multiply", result_multiply)
cv2.imshow("Divide", result_divide)
cv2.imshow("And", result_and)
cv2.imshow("Or", result_or)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这个示例假设你已经有了两个灰度图像是'image1.jpg'和'image2.jpg'。在实际应用中，你需要替换这些文件路径，并根据图像内容调整阈值或操作。