img1 = cv2.imread('image/hw01-gray.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image/processed_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) gray_value1 = cv2.split(img1) gray_value2 = cv2.split(img2)完善这段代码,将gray_value1中值的二进制末位用gray_value2中的替换,用numpy优化
时间: 2024-01-22 10:17:35 浏览: 33
可以使用numpy中的位运算符来实现这个功能,具体代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img1 = cv2.imread('image/hw01-gray.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image/processed_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 分离灰度值
gray_value1 = cv2.split(img1)[0]
gray_value2 = cv2.split(img2)[0]
# 取出gray_value1中每个像素值的二进制末位
bits1 = np.bitwise_and(gray_value1, 1)
# 将gray_value1中的二进制末位用gray_value2中的替换
new_gray_value = np.bitwise_or(np.bitwise_and(gray_value1, 254), gray_value2)
# 显示替换后的图片
cv2.imshow('New Image', new_gray_value)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`np.bitwise_and`函数用于对两个数组进行按位与操作,`np.bitwise_or`函数用于对两个数组进行按位或操作。通过这些位运算符,我们可以轻松地实现二进制末位的替换。