OpenCV 之按位运算举例解析

1. 前言

图像处理是计算机视觉领域研究的核心，也是人们日常生活中经常接触到的技术。OpenCV是一种广泛使用的计算机视觉和图像处理库，可以用于实现各种图像处理算法和技术。其中，按位运算是图像处理中非常常见的一种操作，这篇文章将以具体的例子，深入浅出地介绍如何在OpenCV中使用按位运算。

2. 按位运算介绍

按位运算是指对二进制数中的对应位进行运算，共有按位与、按位或、按位异或、按位取反四种操作。而在OpenCV中，按位运算常常用于处理图像的二进制掩模图像（二元图像），其中1表示对应像素为前景（取值为255），0表示对应像素为背景（取值为0）。

2.1 按位与运算

按位与运算是指将两个二进制数中对应位上的数都为1的位置，结果的对应位上也为1；否则结果的对应位上为0。在OpenCV中，按位与运算常用于实现图像掩模的操作。

import cv2

import numpy as np
# 读取原始图像和掩模图像
img = cv2.imread('lena.jpg')
mask = cv2.imread('mask.jpg',0)
# 对原始图像和掩模图像进行按位与运算
res = cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)
# 显示结果图像
cv2.imshow('result',res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们定义了图像处理中常用的cv2.bitwise_and()函数来实现按位与运算。具体地，函数的第一个参数是原始图像，第二个参数也是原始图像，第三个参数是掩模图像。掩模图像中，一个像素要么对应原始图像的像素在按位与运算操作中起作用，要么对应的像素不起作用。通过使用掩模图像来对原始图像进行按位与运算，可以去除原始图像中不需要保留的像素。

2.2 按位或运算

按位或运算是指将两个二进制数中对应位上的数都为0的位置，结果的对应位上也为0；否则结果的对应位上为1。在OpenCV中，按位或运算常用于实现图像融合操作。

import cv2

import numpy as np
# 生成两个图像
img1 = np.zeros((400,400,3),np.uint8)
img1[:,:,:] = [0,0,255]
img2 = np.zeros((400,400,3),np.uint8)
img2[:,:,1] = 255
# 将两个图像进行按位或运算
res = cv2.bitwise_or(img1,img2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('result',res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们生成了两个RGB图像img1和img2，并将img1的像素均置为红色（[0,0,255]），img2的像素均置为绿色（[0,255,0]）。我们再将这两张图像进行按位或运算，并将运算结果显示出来。对于按位或运算的结果，图像中每个像素的值都来自两个原始图像中相应像素值中的最大值。

2.3 按位异或运算

按位异或运算是指将两个二进制数中对应位上的数不相同的位置，结果的对应位上为1；否则结果的对应位上为0。在OpenCV中，按位异或运算常用于实现图像差分操作。

import cv2

import numpy as np
# 生成两个图像
img1 = np.zeros((400,400,3),np.uint8)
img1[:,:,2] = 255
img2 = np.zeros((400,400,3),np.uint8)
img2[:,:,0] = 255
# 将两个图像进行按位异或运算
res = cv2.bitwise_xor(img1,img2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('result',res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们生成了两个RGB图像img1和img2，并将img1的像素均置为蓝色（[255,0,0]），img2的像素均置为红色（[0,0,255]）。我们再将这两张图像进行按位异或运算，并将运算结果显示出来。对于按位异或运算的结果，图像中每个像素的值都来自两个原始图像中相应像素值中的差异。

2.4 按位取反运算

按位取反运算是指将二进制数中每个二进制位上的数取反（0变为1，1变为0）。在OpenCV中，按位取反运算常用于实现反色效果操作。

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg')
# 对原始图像进行按位取反运算
res = cv2.bitwise_not(img)
# 显示结果图像
cv2.imshow('result',res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们使用cv2.imread()函数读取了一张RGB图像lena.jpg，然后对它进行按位取反运算。对于按位取反运算的结果，图像中每个像素的值都等于255减去对应原始图像中像素的值。

3. 总结

本文使用实例展示了如何使用OpenCV中的按位运算进行图像处理。具体地，我们介绍了按位与、按位或、按位异或、按位取反四种基本操作，并给出了每种操作的实现方法和应用场景。理解这些基本的按位运算操作，对于实现高效的图像处理算法和技术会有很大帮助。