pythonOpenCV对“lianhua”图像进行8个位平面分解，并将前4个位平面合成图像输出，后4个位平面均重置为0的代码

Python 中使用 OpenCV 进行图像处理，包括位平面分解和操作，需要结合 numpy 和 opencv-python 库。以下是一个简单的示例，假设你有一个名为 "lianhua.png" 的图片文件：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('lianhua.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# 将图像转换为灰度，因为 OpenCV 的位平面操作通常针对灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 分解为8个位平面（实际上每个通道有8位）
planes = [gray_img >> i & 0x01 for i in range(7, -1, -1)]

# 合并前4个位平面
reconstructed_half = np.stack([planes[i] * (2**i) for i in range(4)], axis=-1).astype(np.uint8)

# 将后4个位平面设置为0，相当于清零
zero_planes = [np.zeros_like(plane) for plane in planes[4:]]

# 合并新的位平面数组
new_planes = reconstructed_half + zero_planes

# 重建图像
result = np.sum(new_planes, axis=2)

# 输出结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Reconstructed Half", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这个例子假设位平面是从最右边（最低位）开始存储的。实际的位平面顺序可能会因设备或编码标准而异，所以最好先了解你所使用的位平面结构。