OpenCV图像处理：像素运算与图像变换

本文档介绍了如何使用OpenCV库进行图像处理中的像素运算，包括像素的加、减、乘、除以及逻辑运算，并涉及到图像的亮度和对比度调节。 在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的开源库，用于图像处理和计算机视觉任务。在本示例中，我们探讨了OpenCV中几个基本的像素操作，这些操作是图像处理的基础。 1. **像素相加**：`cv.add(m1, m2)`函数用于对两个图像进行逐像素相加。这可以用来合并或增强图像的亮度。在代码中，`add_demo`函数展示了如何实现这一功能。 2. **像素相减**：`cv.subtract(m1, m2)`函数执行逐像素相减操作，可以用来创建图像的差异或遮罩。`subtract_demo`函数展示了这一过程。 3. **像素相乘**：`cv.multiply(m1, m2)`函数用于像素的乘法运算，常用于图像的光照补偿或强度变化模拟。`multiply`函数实现了这一点。 4. **像素相除**：`cv.divide(m1, m2)`函数执行逐像素的除法，可用于图像的反向放缩或亮度调整。`divide_demo`函数演示了这一操作。 5. **求像素平均值**：`cv.mean(m1)`计算图像每个通道像素的平均值，这对于了解图像的整体色调非常有用。`others`函数中调用了此函数。 6. **求像素的均值和方差**：`cv.meanStdDev(m1)`函数不仅返回图像的平均值，还返回像素的方差，这有助于理解图像的亮度分布和波动。 除了这些基本的像素运算，文档还提到了逻辑运算，这是二进制图像处理的关键部分： 7. **逻辑与**：`cv.bitwise_and(m1, m2)`对两个图像执行位逻辑与运算，返回的结果是两个图像对应位置的像素均为非零时的结果。 8. **逻辑或**：`cv.bitwise_or(m1, m2)`执行位逻辑或运算，返回的是两个图像对应位置至少有一个像素为非零时的结果。 9. **逻辑非**：`cv.bitwise_not(m1)`对图像执行位逻辑非运算，将所有像素值取反。 最后，文档提到了亮度和对比度的调节。`contrast_brightness_demo(image, c, b)`函数使用`cv.addWeighted()`进行调整，其中参数`c`和`b`分别控制对比度和亮度。`addWeighted`函数通过线性组合图像来改变其亮度和对比度，公式为`dst = src1*alpha + src2*beta + gamma`，在代码中，`dst = image*c + 0*(1-c) + b`。 总结来说，OpenCV提供了一系列函数，使得我们可以方便地对图像进行像素级别的运算，从而实现图像的合并、分离、增强等效果，以及对图像的基本属性如亮度和对比度进行调整。在进行这些运算时，确保输入图像的尺寸和通道数一致是至关重要的。