OpenCV4 圖像按位運算

一、算法概述

1、邏輯運算

  OpenCV4 針對兩個圖像之間的“與”、“或”、“異或”、以及“非”運算分别提供了

bitwise_and()

、

bitwise_or()

、

bitwise_xor()

、

bitwise_not()

函數。圖像像素間的邏輯運算與數字間的邏輯運算相同，具體規則見表1。圖像的“非”運算隻針對一個數值進行，是以在表1中對像素求非運算時對圖像1的像素進行“非”運算。如果像素取值隻有0和1，那麼表1中的前4行資料正好對應了所有的運算規則，但是

CV_8U

類型的圖像像素值從0取到255，此時的邏輯運算就需要将像素值轉成二進制後再進行，是以

CV_8U

類型是8位資料，對0求非是11111111，也就是255.在表1的最後一行資料中，像素5對應的二進制為101，像素值6對應的二進制是110，是以“與”運算得100(4)，“或”運算得011(3)，對像素5進行非運算得11111010（250）。

表1 圖像邏輯運算規則

圖像資料類型	像素值1	像素值2	與	或	異或	非（圖像）
二值	1
二值	1	1	1
二值	1	1	1	1
二值	1	1	1	1
8位	255
8位	5	6	4	7	3	250

2、函數解析

//像素求“與”運算
void bitwise_and(InputArray src1, 
                 InputArray src2,
                 OutputArray dst, 
                 InputArray mask = noArray());
 
//像素求“或”運算
void bitwise_or(InputArray src1, 
                InputArray src2,
                OutputArray dst, 
                InputArray mask = noArray());
 
//像素求“異或”運算
void bitwise_xor(InputArray src1, 
                 InputArray src2,
                 OutputArray dst, 
                 InputArray mask = noArray());
 
//像素求“非”運算
void bitwise_not(InputArray src, 
                 OutputArray dst,
                 InputArray mask = noArray());
           

• src1

  ：第一個圖像矩陣，可以是多通道圖像資料。

• src2

  ：第二個圖像矩陣，尺寸、通道數和資料類型都需要與

  src1

  一緻。

• dst

  ：邏輯運算輸出結果，尺寸、通道數和資料類型都與

  src1

  一緻。

• mask

  ：掩膜，用于設定圖像或矩陣中邏輯運算的範圍。

   在進行邏輯運算時，一定要保證兩個兩個圖像矩陣之間的尺寸、資料類型和通道數相同，多個通道進行邏輯運算時不同通道之間是獨立運作的。

3、用途

  按位運算的用途：比如要得到一個加logo的圖像。如果将兩幅圖檔直接相加會改變圖檔的顔色，如果用圖像混合，則會改變圖檔的透明度，這時候就需要用按位操作，既不改變圖像顔色，又不改變圖像透明度，類似PS。

二、代碼實作

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("X8.jpg");
    if (img.empty())
    {
        cout << "請确認圖像檔案名稱是否正确" << endl;
        return -1;
    }
    //1、建立兩個黑白圖像
    Mat img0 = Mat::zeros(200, 200, CV_8UC1);
    Mat img1 = Mat::zeros(200, 200, CV_8UC1);
    Rect rect0(50, 50, 100, 100);
    img0(rect0) = Scalar(255);
    Rect rect1(100, 100, 100, 100);
    img1(rect1) = Scalar(255);
    imshow("img0", img0);
    imshow("img1", img1);
    //-----------------------------------------------------------------
    // 在進行邏輯運算時，一定要保證兩個兩個圖像矩陣之間的尺寸、資料類型
    // 和通道數相同，多個通道進行邏輯運算時不同通道之間是獨立運作的。
    //-----------------------------------------------------------------
    //2、進行邏輯運算
    Mat myAnd, myOr, myXor, myNot, imgNot;
    bitwise_not(img0, myNot);       // 邏輯“非”運算
    bitwise_and(img0, img1, myAnd); // 邏輯“與”運算
    bitwise_or(img0, img1, myOr);   // 邏輯“或”運算
    bitwise_xor(img0, img1, myXor); // 邏輯“異或”運算
    bitwise_not(img, imgNot);       // 邏輯“非”運算
    imshow("myAnd", myAnd);
    imshow("myOr", myOr);
    imshow("myXor", myXor);
    imshow("myNot", myNot);
    imshow("img", img);
    imshow("imgNot", imgNot);
    waitKey(0);
    return 0;
}
           

三、結果展示