• 图片色数的数值运算(加减乘除)和逻辑运算(与或非)(四)


    代码一 数值运算

    •   cv内置函数
    相加:add()    
    
    相减:subtract()    
    
    相乘:divide()    
    
    相除:multiply()
    •   计算原理(对应像素点相加点)
    通过获取两张(一次只能是两张)个图片的同一个位置的色素值来实现运算。
    •   注意事项
    两张图片的shape要一样。

    二 实验素材

    两张图片的shape要一样。

    三 四则运算

    1 代码

    import cv2 as cv
    
    #数值运算:加减乘除
    def shu_image(src1,src2):
        src=cv.add(src1,src2)
        cv.imshow('+',src)
        src=cv.subtract(src1,src2)
        cv.imshow('-',src)
        src=cv.multiply(src1,src2)
        cv.imshow('*',src)
        src=cv.divide(src1,src2)
        cv.imshow('/',src)
    
    src1=cv.imread('./linux.jpg')
    src2=cv.imread('./win7.jpg')
    cv.imshow('before_src1',src1)
    cv.imshow('before_src2',src2)
    
    shu_image(src1,src2)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

    2 运行结果

     四 逻辑运算

    '''

    与 两张图片同一位置的色素两个值均不为零的才会有输出;

    或 两张图片同一位置的色素两个值不全为零的才会有输出

    非 对一张图片操作 取反

    异或 两张图片同一位置的色素两个值有一个为零,另一个不为零才会输出

    '''

      cv内置逻辑运算 

    与: bitwise_add()
    
    或: bitwise_or()
    
    非: bitwise_not()
    
    异或:bitwise_xor()

    代码如下

    import cv2 as cv
    
    #逻辑运算,与或非的操作
    def luoji_image(src1,src2):
        #与运算 两张图片相同位置的像素都大于1,才显示
        src=cv.bitwise_and(src1,src2)
        cv.imshow('&',src)
        #或运算 两张图片相同位置的像素只要存在大于1,就显示
        src=cv.bitwise_or(src1,src2)
        cv.imshow('|',src)
    
        #取反 对一张图去反
        src=cv.bitwise_not(src1)
        cv.imshow('not',src)
        #异或 两张图片统一为的色素两个值,有一个为0,另一个不为0,才会有输出.
        src=cv.bitwise_xor(src1,src2)
        cv.imshow('yihuo',src)
    
    src1=cv.imread('./linux.jpg')
    src2=cv.imread('./win7.jpg')
    cv.imshow('before_src1',src1)
    cv.imshow('before_src2',src2)

    效果展示

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/angle6-liu/p/10652003.html
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