cv2.bitwise_not函数

cv2.bitwise_not函数是OpenCV库中用于对图像进行按位取反操作的函数。它将输入图像中的每个像素的二进制表示取反，即将0变为1，将1变为0，并将结果写入输出图像中。该函数的语法如下：

cv2.bitwise_not(src[, dst[, mask]])

其中，src表示输入图像，dst表示输出图像（可选），mask表示掩码图像（可选）。如果没有指定dst，则将结果写入src本身。

下面是一个简单的例子，演示如何使用cv2.bitwise_not函数对图像进行按位取反操作：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.png')

# 对图像进行按位取反操作
img_not = cv2.bitwise_not(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Not', img_not)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们读取了一张名为test.png的图像，并对它进行按位取反操作。运行程序后，将会显示原始图像和按位取反后的图像。

相关问题

``` binary = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 转换为二值图像，生成遮罩，抠图区域黑色遮盖 binaryInv = cv2.bitwise_not(binary) ```

这段代码使用OpenCV库实现了将灰度图像二值化的操作，并生成了一个遮罩。具体解释如下：

- `cv2.threshold()`函数用于将灰度图像二值化，即将像素值大于阈值的设为一个值（这里是255），小于阈值的设为另一个值（这里是0）。函数的参数分别为：要处理的灰度图像、设定的阈值、超过阈值时的新像素值、不超过阈值时的新像素值。函数返回值有两个，第一个是阈值，第二个是处理后的二值图像。
- `cv2.bitwise_not()`函数用于对二进制数据进行按位取反操作，即把0变成1，1变成0。这里将上一步得到的二值图像进行了取反操作，生成了另一个二值图像。
- 变量`binary`和`binaryInv`分别表示原始的二值图像和取反后的二值图像。可以将其用作遮罩，将其中一个用于遮盖另一个，实现抠图等效果。

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import cv2 as cv def contours_area(cnt): # 计算 countour 的面积 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) return w * h # 载入原图 img = cv.imread('cat.png') # 图像二值化 img_bin = cv.inRange(img, lowerb=(9, 16, 84), upperb=(255, 251, 255)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) img_bin = cv.erode(img_bin, kernel, iterations=1) img_bin = cv.dilate(img_bin, kernel, iterations=2) contours, hierarchy = cv.findContours(img_bin,cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours=cv.drawContours(img_bin, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #抠图-带罩层的二值化与操作 #img跟它本身进行或/与操作(其实他们的结果是一样的) 在罩层区域(MASK)内进行。罩层区域为0, 黑色。 #二值化操作就是 如果两个img的该点的像素点都不为零则保留原来的取值，否则就是黑色。 mask = img.copy() mask[:] = 0 cv.drawContours(mask, contours, -1, (255,255,255), -1) img_cutout = cv.bitwise_or(img,mask) background=np.zeros_like(img) background[:,:,:]=(150,198,12) new_background = cv.bitwise_or(background, background, mask=cv.bitwise_not(mask)) new_img=cv.add(new_background,img_cutout) cv.imshow('binary',new_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows

这是一个Python函数的定义：

导入了numpy，matplotlib和cv2三个模块；

该函数接受一个参数cnt，表示轮廓（contours）；

函数主要功能为计算轮廓的面积（area），并返回该值；

具体实现需要调用OpenCV库中的相关函数。