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Python图像算术 逻辑运算

Eastmount 人气:0

一.图像加法运算

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。

#coding:utf-8
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
 
#读取图片
img = cv2.imread("luo.png")

#图像各像素加100
m = np.ones(img.shape, dtype="uint8")*100

#OpenCV加法运算
result = cv2.add(img, m)

#显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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。

二.图像减法运算

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：

#coding:utf-8
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
 
#读取图片 
img = cv2.imread("luo.png")

#图像各像素减50
m = np.ones(img.shape, dtype="uint8")*50

#OpenCV减法运算
result = cv2.subtract(img, m)

#显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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。

三.图像与运算

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：

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。

#coding:utf-8
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
 
#读取图片 
img = cv2.imread("luo.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#获取图像宽和高
rows, cols = img.shape[:2]
print(rows, cols)

#画圆形
circle = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8")
cv2.circle(circle, (int(rows/2),int(cols/2)), 100, 255, -1)
print(circle.shape)
print(img.size, circle.size)

#OpenCV图像与运算
result = cv2.bitwise_and(img, circle)

#显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("circle", circle)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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377×326。注意，两张图像的大小和类型必须一致。

四.图像或运算

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 = bitwise_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。

#coding:utf-8
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
 
#读取图片 
img = cv2.imread("luo.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#获取图像宽和高
rows, cols = img.shape[:2]

#画圆形
circle = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8")
cv2.circle(circle, (int(rows/2),int(cols/2)), 100, 255, -1)

#OpenCV图像或运算
result = cv2.bitwise_or(img, circle)

#显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("circle", circle)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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。

五.图像非运算

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。

#coding:utf-8
import cv2  
import numpy as np  
 
#读取图片 
img = cv2.imread("Lena.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#OpenCV图像非运算
result = cv2.bitwise_not(img)

#显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原始图像非运算之后输出如图4-5所示。

六.图像异或运算

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。

#coding:utf-8
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
 
#读取图片 
img = cv2.imread("luo.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#获取图像宽和高
rows, cols = img.shape[:2]

#画圆形
circle = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8")
cv2.circle(circle, (int(rows/2),int(cols/2)), 100, 255, -1)

#OpenCV图像异或运算
result = cv2.bitwise_xor(img, circle)

#显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("circle", circle)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原始图像与圆形进行异或运算之后输出如图4-6所示。

七.总结

本文详细介绍了图像处理的算术运算与逻辑运算，包括图像加法、图像减法、图像与运算、图像或运算、图像非运算与图像异或运算，并以“小珞珞”图像为案例进行讲解，希望对您有所帮助。

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