本節(jié)主要是進(jìn)行圖像一些基本運(yùn)算，包括加減乘除，均方差運(yùn)算，亮度對(duì)比度，邏輯運(yùn)算。
以上對(duì)圖像的操作均是對(duì)像素的處理，bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not這四個(gè)按位操作函數(shù)。
bitwise_and是對(duì)二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行“與”操作，即對(duì)圖像（灰度圖像或彩色圖像均可）每個(gè)像素值進(jìn)行二進(jìn)制“與”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0
bitwise_or是對(duì)二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行“或”操作，即對(duì)圖像（灰度圖像或彩色圖像均可）每個(gè)像素值進(jìn)行二進(jìn)制“或”操作，1|1=1，1|0=0，0|1=0，0|0=0
bitwise_xor是對(duì)二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行“異或”操作，即對(duì)圖像（灰度圖像或彩色圖像均可）每個(gè)像素值進(jìn)行二進(jìn)制“異或”操作，1^1=0,10=1,0^1=1,00=0
bitwise_not是對(duì)二進(jìn)制數(shù)據(jù)進(jìn)行“非”操作，即對(duì)圖像（灰度圖像或彩色圖像均可）每個(gè)像素值進(jìn)行二進(jìn)制“非”操作，_1=0，0=1
利用掩膜（mask）進(jìn)行“與”操作，即掩膜圖像白色區(qū)域是對(duì)需要處理圖像像素的保留，黑色區(qū)域是對(duì)需要處理圖像像素的剔除，其余按位操作原理類似只是效果不同而已。

import cv2 as cv import numpy as np #加法運(yùn)算 def add_demo(m1,m2):dst = cv.add(m1,m2)cv.imshow("add_demo",dst)#減法運(yùn)算 def subtract_demo(m1,m2):dst = cv.subtract(m1,m2)cv.imshow("subtract_demo",dst)#除法運(yùn)算 def divide_demo(m1,m2):dst = cv.divide(m1,m2)cv.imshow("divide_demo",dst)#乘法運(yùn)算 def multiply_demo(m1,m2):dst = cv.multiply(m1,m2)cv.imshow("multiply_demo",dst)#均方差 def others(m1,m2):M1,dev1=cv.meanStdDev(m1)M2,dev2=cv.meanStdDev(m2)h,w=m1.shape[:2]print(M1)print(M2)print(dev1)print(dev2)img=np.zeros([h,w],np.uint8)m,dev = cv.meanStdDev(img)print(m)print(dev)#邏輯運(yùn)算 def logic_demo(m1,m2):dst=cv.bitewise_and(m1,m2)dst2=cv.bitewise_or(m1,m2)dst3=cv.bitewise_not('sea.jpg')cv.imshow("logic_window3",dst3)cv.imshow("logic_window1",dst)cv.imshow("logic_window2",dst2) #提取亮度和對(duì)比度 def contract_bright_demo(image,c,b):h,w,ch=image.shapeblank = np.zeros([h,w,ch],image,dtype)dst = cv.addWeighted(image,c,blank,1-c,b)cv.imshow("contract_bright_demo",dst)部分內(nèi)容轉(zhuǎn)自 原文鏈接：https://blog.csdn.net/Lily_9/article/details/83143120

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python-OpenCV图像的基本运算的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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