這篇博客將介紹如何使用OpenCV應用按位AND、OR、XOR和NOT。上一篇學習了如何從圖像中裁剪和提取感興趣的區(qū)域（ROI），截取的都是矩形。但是如果想裁剪一個非矩形區(qū)域呢？該怎么辦？
答案是同時應用位運算和掩蔽。
- AND：當且僅當兩個像素都大于零時，按位AND為真。
- OR：如果兩個像素中的任何一個大于零，則按位或為真。
- XOR：當且僅當兩個像素中的一個大于零，而不是兩個都大于零時，按位異或為真。
- NOT：按位NOT反轉(zhuǎn)圖像中的“開”和“關(guān)”像素。
比較好記的是AND交集、OR并集、XOR并集-交集、NOT――非取反；
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(qū)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。
2. 源碼
# 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(guān)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)
參考 https://www.pyimagesearch.com/2021/01/19/opencv-bitwise-and-or-xor-and-not/
到此這篇關(guān)于超詳細注釋之OpenCV按位AND OR XOR和NOT的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV按位AND OR XOR NOT內(nèi)容請搜索服務器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務器之家！
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