python-opencv-圖像的按位運算

OpenCV中為我們提供了四種按位運算，分別是按位與、按位或、按位非和按位異或。圖像的按位運算本質上就是對像素點值的按位運算，接觸過計算機知識的人應該知道，按位運算是針對二進制數而言的，也就是說只有0和1兩個值，因此，我們在對圖像進行按位運算時，需要將圖像轉化成灰度圖。

假設現在我們有一張五環圖像，我們要用它給其他圖像做水印，但是它的底色是純白色的，我們首先需要處理底色。

 

 

 

 

 

·閾值二值化
灰度圖共分256(0~255）階，從按位運算的角度出發，純黑色為0，不是純黑色為1。因此當碰到純白色或者純黑色的背景時，我們可以先將其轉為灰度圖，再利用閾值將非背景色的內容摳出來作為模板，再與原圖做位操作，進行樞圖

在OpenCV中，我們使用threshold（src，thresh，maxval，type，dst=None）函數來實現圖像的固定閾值二值化，即將圖像中閾值內的圖形摳出

import cv2

logo = cv2.imread("wuhuan.jpg",1)
height,width =logo.shape[0], logo.shape[1]
gray=cv2.cvtColor(logo,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #將logo轉為灰度
cv2.imshow('gray', gray)
ret, mask =cv2.threshold(gray,240,255, cv2.THRESH_BINARY)
'''
參數1 必選參數。表示輸入圖像，注意只能是灰度圖
參數2 必選參數。表示要設置的閾值，也是整個函數最關鍵的參數。
參數3 必選參數。當像素值超過閾值或小於閾值（具體根據type來決定）時所賦予的值。
參數4 必選參數。二值化操作的類型：
        THRESH_BINARY（超過閾值時的像素值為maxval(參數3)，否則為0）
        THRESH_BINARY_INV（小於閾值的像素值為maxval(參數3)，否則為0）
函數有兩個返回值，其中ret就是我們設置的閾值，mask為經過閾值二值化處理后的圖像
'''
cv2.imshow('dst', mask)
cv2.waitKey()

效果圖：

 

 

按位非：

import cv2

logo = cv2.imread("wuhuan.jpg",1)
height,width =logo.shape[0], logo.shape[1]
gray=cv2.cvtColor(logo,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask =cv2.threshold(gray,240,255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('yuan', mask)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)  #圖像按位非操作
#按位非操作其實就是對像素值取反，原來是1的變為0，原來是0的變為1。
cv2. imshow('dst', mask_inv)
cv2.waitKey()

效果圖：

 

按位與： 

import cv2

logo = cv2.imread("wuhuan.jpg",1)
cv2.imshow('wuhuan', logo)
height,width =logo.shape[0], logo.shape[1]
gray=cv2.cvtColor(logo,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask =cv2.threshold(gray,240,255, cv2.THRESH_BINARY)

mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
logo_bg=cv2.bitwise_and(logo,logo,mask=mask_inv)  #按位與--帶掩碼
#mask起掩碼作用，當mask像素不為0時，做正常與操作，當mask像素為0時直接做0處理
#【mask為黑白圖像時：純白色部分進行正常的按位操作,mask為非純白色部分設置為0即黑色】
cv2. imshow('mask_inv', mask_inv)
cv2.imshow('dsy', logo_bg)
cv2.waitKey()

按位與運算法則如下（&為按位與運算符）：1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0

效果圖：