返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >超详细注释之OpenCV按位AND OR XOR和NOT
  • 457
分享到

超详细注释之OpenCV按位AND OR XOR和NOT

2024-04-02 19:04:59 457人浏览 安东尼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

这篇博客将介绍如何使用OpenCV应用按位AND、OR、XOR和NOT。上一篇学习了如何从图像中裁剪和提取感兴趣的区域(ROI),截取的都是矩形。但是如果想裁剪一个非矩形区域呢?该怎

这篇博客将介绍如何使用OpenCV应用按位AND、OR、XOR和NOT。上一篇学习了如何从图像中裁剪和提取感兴趣的区域(ROI),截取的都是矩形。但是如果想裁剪一个非矩形区域呢?该怎么办?

答案是同时应用位运算和掩蔽。

  • AND:当且仅当两个像素都大于零时,按位AND为真。
  • OR:如果两个像素中的任何一个大于零,则按位或为真。
  • XOR:当且仅当两个像素中的一个大于零,而不是两个都大于零时,按位异或为真。
  • NOT:按位NOT反转图像中的“开”和“关”像素。

比较好记的是AND交集、OR并集、XOR并集-交集、NOT——非取反;

1. 效果图

矩形 VS 圆形效果图如下:

在这里插入图片描述

AND操作效果图如下,可以看到正方形的边缘丢失了,因为矩形没有圆形覆盖那么大的区域,因此两个像素都没有“开”。

在这里插入图片描述

OR操作效果图如下,可以看到矩形和圆形被合并了。

在这里插入图片描述

XOR操作效果图如下,可以看到正方形的中心被移走了,因为异或操作不能同时具有大于零的像素。

在这里插入图片描述

NOT操作效果图如下,可以看到圆由前景白色背景黑色变成了前景黑色背景白色。

在这里插入图片描述

2. 源码


# 对示例图像应用AND、OR、XOR和NOT运算符。
# USAGE
# python opencv_bitwise.py

# 导入必要的包
import numpy as np
import cv2

# 绘制一个矩形
rectangle = np.zeros((300, 300), dtype="uint8")
cv2.rectangle(rectangle, (25, 25), (275, 275), 255, -1)
cv2.imshow("Rectangle", rectangle)

# 绘制一个圆
circle = np.zeros((300, 300), dtype = "uint8")
cv2.circle(circle, (150, 150), 150, 255, -1)
cv2.imshow("Circle", circle)

# 'AND'操作——当输入都是>0的像素时,则得到开操作像素为255白色,否则被设置为关闭,像素为0黑色
# 当且仅当两个像素都大于零时,按位AND为真。
bitwiseAnd = cv2.bitwise_and(rectangle, circle)
cv2.imshow("AND", bitwiseAnd)
cv2.waiTKEy(0)

# ‘OR'操作得到矩形和圆形的并集,只要有一个>0,就得到255白色,否则为0
# 如果两个像素中的任何一个大于零,则按位“或”为真。
bitwiseOr = cv2.bitwise_or(rectangle, circle)
cv2.imshow("OR", bitwiseOr)
cv2.waitKey(0)

# ‘XOR'是OR的补集,仅当俩个像素有一个>0时,为白色255
bitwiseXor = cv2.bitwise_xor(rectangle, circle)
cv2.imshow("XOR", bitwiseXor)
cv2.waitKey(0)

# ‘NOT'操作:0变成255,255变成0
bitwiseNot = cv2.bitwise_not(circle)
cv2.imshow("NOT", bitwiseNot)
cv2.waitKey(0)

参考 https://www.pyimagesearch.com/2021/01/19/opencv-bitwise-and-or-xor-and-not/

到此这篇关于超详细注释之OpenCV按位AND OR XOR和NOT的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV按位AND OR XOR NOT内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: 超详细注释之OpenCV按位AND OR XOR和NOT

本文链接: https://lsjlt.com/news/135267.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

猜你喜欢
  • 超详细注释之OpenCV按位AND OR XOR和NOT
    这篇博客将介绍如何使用OpenCV应用按位AND、OR、XOR和NOT。上一篇学习了如何从图像中裁剪和提取感兴趣的区域(ROI),截取的都是矩形。但是如果想裁剪一个非矩形区域呢?该怎...
    99+
    2024-04-02
  • 超详细注释之OpenCV制作图像Mask
    这篇博客将介绍如何使用OpenCV制作Mask图像掩码。使用位运算和图像掩码允许我们只关注图像中感兴趣的部分,截取出任意区域的ROIs。 应用: 图像感兴趣区域的截取; 图像融合:构...
    99+
    2024-04-02
  • 超详细注释之OpenCV dlib实现人脸采集
    上一篇博客中,我们了解了什么是面部标志,以及如何使用dlib,OpenCV和Python检测它们。利用dlib的HOG SVM的形状预测器获得面部ROI中面部区域的68个点(x,y)...
    99+
    2024-04-02
  • 超详细注释之OpenCV构建透明的叠加层
    为了构造透明的叠加层,需要准备两个图像: (1)原始图片; (2)要 “叠加”在第一个图像上的图像(包含某种级别的Alpha透明度)。 透明叠加层的用例几乎无穷无尽,其中俩个是: ...
    99+
    2024-04-02
  • 超详细注释之OpenCV操作图像平移转换
    这篇博客将介绍如何使用Python,OpenCV对图像进行平移转换。平移是图像沿x轴和y轴的移动。使用平移,可以将图像上下左右移动,以及上述任意组合。要使用OpenCV平移图像,只需...
    99+
    2024-04-02
  • 超详细注释之OpenCV旋转图像任意角度
    上一篇博客介绍了 如何使用Python,OpenCV上下左右(或任意组合)平移图像。这篇博客将介绍如何使用OpenCV旋转图像任意角度。并演示如何使用imutils库中的两个函数im...
    99+
    2024-04-02
  • 超详细注释之OpenCV更改像素与修改图像通道
    这篇博客将介绍使用Python,OpenCV获取、更改像素,修改图像通道,截取图像感兴趣ROI;单通道图,BGR三通道图,四通道透明图,不透明图; 1. 效果图 原图 VS 更改右下...
    99+
    2024-04-02
  • 超详细注释之OpenCV Haar级联检测器进行面部检测
    目录1. 效果图2. 原理2.1 Haar级联是什么?2.2 Haar级联的问题与局限性2.3 Haar级联预训练的模型3. 源码3.1 图像检测3.2 实时视频流检测参考这篇博客将...
    99+
    2024-04-02
  • 超详细注释之OpenCV实现视频实时人脸模糊和人脸马赛克
    目录1. 效果图2. 原理2.1 什么是人脸模糊,如何将其用于人脸匿名化?2.2 执行人脸模糊/匿名化的步骤3. 源码3.1 图像人脸模糊源码3.2 实时视频流人脸模糊源码参考这篇博...
    99+
    2024-04-02
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作