OpenCV按位AND OR XOR和NOT的示例分析

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1. 效果图

矩形 VS 圆形效果图如下：

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"。

OR操作效果图如下，可以看到矩形和圆形被合并了。

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。

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。

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 npimport 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255bitwiseXor = cv2.bitwise_xor(rectangle, circle)cv2.imshow("XOR", bitwiseXor)cv2.waitKey(0)# 'NOT'操作：0变成255，255变成0bitwiseNot = cv2.bitwise_not(circle)cv2.imshow("NOT", bitwiseNot)cv2.waitKey(0)

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