超詳細註釋之OpenCV按位AND OR XOR和NOT

Posted on by

這篇博客將介紹如何使用OpenCV應用按位AND、OR、XOR和NOT。上一篇學習瞭如何從圖像中裁剪和提取感興趣的區域（ROI），截取的都是矩形。但是如果想裁剪一個非矩形區域呢？該怎麼辦？

答案是同時應用位運算和掩蔽。

  • AND：當且僅當兩個像素都大於零時，按位AND為真。
  • OR：如果兩個像素中的任何一個大於零，則按位或為真。
  • XOR：當且僅當兩個像素中的一個大於零，而不是兩個都大於零時，按位異或為真。
  • NOT：按位NOT反轉圖像中的“開”和“關”像素。

比較好記的是AND交集、OR並集、XOR並集-交集、NOT——非取反；

1. 效果圖

矩形 VS 圓形效果圖如下：

在這裡插入圖片描述

AND操作效果圖如下，可以看到正方形的邊緣丟失瞭，因為矩形沒有圓形覆蓋那麼大的區域，因此兩個像素都沒有“開”。

在這裡插入圖片描述

OR操作效果圖如下，可以看到矩形和圓形被合並瞭。

在這裡插入圖片描述

XOR操作效果圖如下，可以看到正方形的中心被移走瞭，因為異或操作不能同時具有大於零的像素。

在這裡插入圖片描述

NOT操作效果圖如下，可以看到圓由前景白色背景黑色變成瞭前景黑色背景白色。

在這裡插入圖片描述

2. 源碼

# 對示例圖像應用AND、OR、XOR和NOT運算符。
# USAGE
# python opencv_bitwise.py

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

# 繪制一個矩形
rectangle = np.zeros((300, 300), dtype="uint8")
cv2.rectangle(rectangle, (25, 25), (275, 275), 255, -1)
cv2.imshow("Rectangle", rectangle)

# 繪制一個圓
circle = np.zeros((300, 300), dtype = "uint8")
cv2.circle(circle, (150, 150), 150, 255, -1)
cv2.imshow("Circle", circle)

# 'AND'操作——當輸入都是>0的像素時，則得到開操作像素為255白色，否則被設置為關閉，像素為0黑色
# 當且僅當兩個像素都大於零時，按位AND為真。
bitwiseAnd = cv2.bitwise_and(rectangle, circle)
cv2.imshow("AND", bitwiseAnd)
cv2.waitKey(0)

# ‘OR'操作得到矩形和圓形的並集，隻要有一個>0,就得到255白色，否則為0
# 如果兩個像素中的任何一個大於零，則按位“或”為真。
bitwiseOr = cv2.bitwise_or(rectangle, circle)
cv2.imshow("OR", bitwiseOr)
cv2.waitKey(0)

# ‘XOR'是OR的補集，僅當倆個像素有一個>0時，為白色255
bitwiseXor = cv2.bitwise_xor(rectangle, circle)
cv2.imshow("XOR", bitwiseXor)
cv2.waitKey(0)

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

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

到此這篇關於超詳細註釋之OpenCV按位AND OR XOR和NOT的文章就介紹到這瞭,更多相關OpenCV按位AND OR XOR NOT內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

推薦閱讀：