Python中图像算术与逻辑运算的示例分析

小编给大家分享一下Python中图像算术与逻辑运算的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！图像加法运算主要有两种方法。第一种是调用Numpy库实现，目标图像像素为两张图像的像素之和；第二种是通过OpenCV调用add()函数实现。第二种方法的函数原型如下：dst = add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])– src1表示第一张图像的像素矩阵– src2表示第二张图像的像素矩阵– dst表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数– mask表示可选操作掩码（8位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。– dtype表示输出数组的可选深度注意，当两幅图像的像素值相加结果小于等于255时，则输出图像直接赋值该结果，如120+48赋值为168；如果相加值大于255，则输出图像的像素结果设置为255，如(255+64) 赋值为255。下面的代码实现了图像加法运算。输出如图4-1所示，左边为“小珞珞”的原始图像，右边为像素值增加100像素后的图像，输出图像显示更偏白。图像减法运算主要调用subtract()函数实现，其原型如下所示：dst = subtract(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])– src1表示第一张图像的像素矩阵– src2表示第二张图像的像素矩阵– dst表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数– mask表示可选操作掩码（8位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。– dtype表示输出数组的可选深度具体实现代码如下所示：输出如图4-2所示，左边为原始图像，右边为像素值减少50像素后的图像，输出图像显示更偏暗。与运算是计算机中一种基本的逻辑运算方式，符号表示为“&”，其运算规则为：0&0=00&1=01&0=01&1=1图像的与运算是指两张图像（灰度图像或彩色图像均可）的每个像素值进行二进制“与”操作，实现图像裁剪。dst = bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]])– src1表示第一张图像的像素矩阵– src2表示第二张图像的像素矩阵– dst表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数– mask表示可选操作掩码（8位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。下面代码是通过图像与运算实现图像剪裁的功能。输出如图4-3所示，原始图像与圆形进行与运算之后，提取了其中心轮廓。同时输出图像的形状为377326。注意，两张图像的大小和类型必须一致。逻辑或运算是指如果一个操作数或多个操作数为 true，则逻辑或运算符返回布尔值 true；只有全部操作数为false，结果才是 false。图像的或运算是指两张图像（灰度图像或彩色图像均可）的每个像素值进行二进制“或”操作，实现图像裁剪。其函数原型如下所示：dst = bit免费云主机域名wise_or(src1, src2[, dst[, mask]])– src1表示第一张图像的像素矩阵– src2表示第二张图像的像素矩阵– dst表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数– mask表示可选操作掩码（8位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。下面代码是通过图像或运算实现图像剪裁的功能。输出如图4-4所示，原始图像与圆形进行或运算之后，提取了图像除中心原形之外的像素值。图像非运算就是图像的像素反色处理，它将原始图像的黑色像素点转换为白色像素点，白色像素点则转换为黑色像素点，其函数原型如下：dst = bitwise_not(src1, src2[, dst[, mask]])– src1表示第一张图像的像素矩阵– src2表示第二张图像的像素矩阵– dst表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数– mask表示可选操作掩码（8位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。图像非运算的实现代码如下所示。原始图像非运算之后输出如图4-5所示。逻辑异或运算（xor）是一个数学运算符，数学符号为“⊕”，计算机符号为“xor”，其运算法则为：如果a、b两个值不相同，则异或结果为1；如果a、b两个值相同，异或结果为0。图像的异或运算是指两张图像（灰度图像或彩色图像均可）的每个像素值进行二进制“异或”操作，实现图像裁剪。其函数原型如下所示：dst = bitwise_xor(src1, src2[, dst[, mask]])– src1表示第一张图像的像素矩阵– src2表示第二张图像的像素矩阵– dst表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数– mask表示可选操作掩码（8位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。图像异或运算的实现代码如下所示。原始图像与圆形进行异或运算之后输出如图4-6所示。以上是“Python中图像算术与逻辑运算的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！

相关推荐: html5 css3的辅助工具有哪些

这篇文章主要讲解了“html5 css3的辅助工具有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“html5 css3的辅助工具有哪些”吧！ 　　CSS Animatie 　　CSS Animatie是一款…