opencv的逻辑运算-- 与、或、非 异代码
时间: 2023-12-21 07:04:11 浏览: 44
下面是使用opencv进行逻辑运算的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 图像大小一致
img1 = cv2.resize(img1, (300, 300))
img2 = cv2.resize(img2, (300, 300))
# 逻辑与
img_and = cv2.bitwise_and(img1, img2)
# 逻辑或
img_or = cv2.bitwise_or(img1, img2)
# 逻辑非
img_not = cv2.bitwise_not(img1)
# 显示图像
cv2.imshow('image1', img1)
cv2.imshow('image2', img2)
cv2.imshow('and', img_and)
cv2.imshow('or', img_or)
cv2.imshow('not', img_not)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们使用`cv2.bitwise_and`函数计算两个图像的逻辑与、使用`cv2.bitwise_or`函数计算两个图像的逻辑或、使用`cv2.bitwise_not`函数计算图像的逻辑非,并使用`cv2.imshow`函数显示结果图像。
相关问题
图像的逻辑运算
在OpenCV中,可以使用图像的逻辑运算来实现图像的合并、分离、取反、按位与、按位或、按位异或等操作。这些逻辑运算都是基于图像的二进制表示进行的,因此需要将图像转换为二进制格式。
下面是一些常用的图像逻辑运算示例代码:
1.图像的取反操作
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 取反操作
img_not = cv2.bitwise_not(img)
# 显示原图和取反后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Not', img_not)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2.图像的按位与操作
```python
import cv2
# 读取图像
img1 = cv2.imread('test1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('test2.jpg', 0)
# 按位与操作
img_and = cv2.bitwise_and(img1, img2)
# 显示原图和按位与后的图像
cv2.imshow('Image1', img1)
cv2.imshow('Image2', img2)
cv2.imshow('And', img_and)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
3.图像的按位或操作
```python
import cv2
# 读取图像
img1 = cv2.imread('test1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('test2.jpg', 0)
# 按位或操作
img_or = cv2.bitwise_or(img1, img2)
# 显示原图和按位或后的图像
cv2.imshow('Image1', img1)
cv2.imshow('Image2', img2)
cv2.imshow('Or', img_or)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
4.图像的按位异或操作
```python
import cv2
# 读取图像
img1 = cv2.imread('test1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('test2.jpg', 0)
# 按位异或操作
img_xor = cv2.bitwise_xor(img1, img2)
# 显示原图和按位异或后的图像
cv2.imshow('Image1', img1)
cv2.imshow('Image2', img2)
cv2.imshow('Xor', img_xor)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
5.图像的分离和合并操作
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 分离通道
b, g, r = cv2.split(img)
# 合并通道
merged = cv2.merge([r, g, b])
# 显示原图和合并后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Merged', merged)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,我们使用了cv2.bitwise_not、cv2.bitwise_and、cv2.bitwise_or和cv2.bitwise_xor函数实现了图像的取反、按位与、按位或和按位异或操作,使用了cv2.split和cv2.merge函数实现了图像的分离和合并操作。
C++如何将掩膜图像与原图像逐个像素地进行逻辑运算
要将掩膜图像与原图像逐个像素地进行逻辑运算,可以使用C++中的OpenCV库实现。
1. 首先,读取原图像和掩膜图像,并将它们转换为灰度图像。
```c++
Mat srcImage = imread("src.jpg");
Mat maskImage = imread("mask.jpg");
cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(maskImage, maskImage, COLOR_BGR2GRAY);
```
2. 然后,创建一个与原图像大小相同的空白图像,用于存储逻辑运算后的结果。
```c++
Mat resultImage = Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());
```
3. 接下来,使用循环逐个像素地进行逻辑运算。这里以AND运算为例:
```c++
for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++) {
for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++) {
if (maskImage.at<uchar>(i, j) != 0 && srcImage.at<uchar>(i, j) != 0) {
resultImage.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
```
4. 最后,将运算结果保存到文件中。
```c++
imwrite("result.jpg", resultImage);
```
完整的代码如下所示:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
Mat srcImage = imread("src.jpg");
Mat maskImage = imread("mask.jpg");
cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(maskImage, maskImage, COLOR_BGR2GRAY);
Mat resultImage = Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());
for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++) {
for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++) {
if (maskImage.at<uchar>(i, j) != 0 && srcImage.at<uchar>(i, j) != 0) {
resultImage.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
imwrite("result.jpg", resultImage);
return 0;
}
```
这样就完成了掩膜图像与原图像逐个像素地进行逻辑运算的操作。可以根据需要,选择不同的逻辑运算符进行运算。
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