cv2.bitwise_and怎么用

cv2.bitwise_and是OpenCV中的一种按位逻辑运算函数，它在两个二进制图像之间执行按位AND运算。

例子：假设我们有两个二进制图像img1和img2，我们可以像这样使用cv2.bitwise_and函数来执行按位AND运算：

import cv2
import numpy as np

# 创建两个二进制图像
img1 = np.zeros((300, 300), dtype=np.uint8)
img2 = np.zeros((300, 300), dtype=np.uint8)
cv2.rectangle(img1, (50, 50), (250, 250), (255), -1)
cv2.circle(img2, (150, 150), 100, (255), -1)

# 执行按位AND运算
res = cv2.bitwise_and(img1, img2)

# 显示结果
cv2.imshow('Image1', img1)
cv2.imshow('Image2', img2)
cv2.imshow('Result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们创建了两个二进制图像img1和img2，然后使用cv2.bitwise_and函数执行按位AND运算，并将结果存储在变量res中。最后，我们显示了原始图像和结果。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\桌面\图像处理\实验一.py", line 15, in <module> mask_inv = cv2.bitwise_and(mask) cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'bitwise_and' > Overload resolution failed: > - bitwise_and() missing required argument 'src2' (pos 2) > - bitwise_and() missing required argument 'src2' (pos 2)

这个错误是由于 `cv2.bitwise_and()` 函数调用时缺少了第二个参数 `src2` 导致的。`cv2.bitwise_and()` 函数用于执行按位与操作，需要两个输入图像作为参数。

你可以将 `cv2.bitwise_and()` 的调用修改为如下形式：

mask_inv = cv2.bitwise_and(src1, src2)

其中 `src1` 和 `src2` 分别为两个输入图像，你需要根据具体的应用场景来选择合适的图像作为输入。确保这两个图像的尺寸相同，或者可以使用 `cv2.resize()` 函数进行调整。

请根据你的需求，将合适的图像作为 `src1` 和 `src2` 参数传递给 `cv2.bitwise_and()` 函数，以解决这个问题。

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用Python编写的，主要是处理雷达和点云数据、绘制3D边界框和2D包围框以及提取像素等操作。具体来说，它的主要流程如下：

1. 遍历每个雷达线和点云线，分别获取对象中心、朝向角度和边界框大小等信息。

2. 根据对象的朝向角度旋转点云，截取点云中对应边界框范围内的点云数据。

3. 绘制3D边界框，并显示出来。

4. 获取雷达数据中的2D边界框信息，并绘制2D包围框。

5. 利用掩膜提取2D包围框内的像素，并显示出来。

这段代码可能是在处理自动驾驶中使用到的，可以帮助自动驾驶车辆检测周围环境，做出合适的行驶决策。