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這篇文章將為大家詳細講解有關OpenCV按位AND OR XOR和NOT的示例分析,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
1. 效果圖
矩形 VS 圓形效果圖如下:
AND操作效果圖如下,可以看到正方形的邊緣丟失了,因為矩形沒有圓形覆蓋那么大的區域,因此兩個像素都沒有“開”。
OR操作效果圖如下,可以看到矩形和圓形被合并了。
XOR操作效果圖如下,可以看到正方形的中心被移走了,因為異或操作不能同時具有大于零的像素。
NOT操作效果圖如下,可以看到圓由前景白色背景黑色變成了前景黑色背景白色。
# 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于零時,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并集,只要有一個>0,就得到255白色,否則為0 # 如果兩個像素中的任何一個大于零,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)
關于OpenCV按位AND OR XOR和NOT的示例分析就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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