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所属分类：大数据
1 原理
- 与运算：两个二进制数，只要有一方为0，结果为0；否则为1；
- 或运算：两个二进制数，只要有一方为1，结果为1；否则为0；
- 取反运算：1取反结果是0；0取反结果是1.
- addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst=None, dtype=None):
第一个参数是第一幅图像
第二个参数是第一幅图像的权重
第三个参数是第二幅图像
第四个参数是第二幅图像的权重
第五个参数是前两幅图像权重和的结果上再统一加上的数值。
2 代码
- import cv2 as cv
- import numpy as np
- def logic_and(m1, m2): # 与运算
- dst = cv.bitwise_and(m1, m2)
- cv.imshow("logic_and", dst)
- def logic_or(m1, m2): # 或运算
- dst = cv.bitwise_or(m1, m2)
- cv.imshow("logic_or", dst)
- def logic_not(m1): # 取反运算
- dst = cv.bitwise_not(m1)
- cv.imshow("logic_not", dst)
- def cotracst_brightness_demo(image, c, b):
- black = np.zeros(image.shape, image.dtype)
- dst = cv.addWeighted(image, c, black, 1-c, b)
- cv.imshow("cotracst_brightness_demo", dst)
- print("start")
- src = cv.imread("C:/Users/Admin/Desktop/1.jpg") # 读取图像
- src2 = cv.imread("C:/Users/Admin/Desktop/2.jpg") # 读取图像
- cv.imshow("input image1", src) # 显示图片到特定的窗口中
- cv.imshow("input image2", src2) # 显示图片到特定的窗口中
- logic_and(src, src2)
- logic_or(src, src2)
- logic_not(src2)
- cotracst_brightness_demo(src, 1.2, 10)
- cv.waitKey(0) # 等待用户操作，0为一直等待，5000为等待用户操作5s
- cv.destroyAllWindows() # 释放所有内存
3 讲解
- 从print("start")语句开始，读取两幅图像并显示
- logic_and(src, src2)负责进行逻辑与运算，图像数组中，每个元素为1个字节，每位都为0，则该数值显示为0；每位都为1，则数值为255。Src2图像为黑白图像，黑色部分每位都是0，取与后，该像素还是黑色；白色部分每位都是1，取与后，该像素为src的像素值。
- logic_or(src, src2)负责逻辑或运算，黑色区域取或后为src的像素值；白色区域取或后还是白色；
- logic_not(src2)取反运算，黑变白，白变黑，彩色取其补色；
- cotracst_brightness_demo(src, 1.2, 10)增强图片对比度或亮度。1.2是第一幅图的权重，权重越高，第一幅图的对比度越强，10为统一增强的亮度。计算方式是第一幅图的像素*1.2+第二幅图的像素*-0.2+10就是每个对应像素的数值，由于第二幅图像是黑色的，像素值全是0，所以第二幅图像的权重结果依然是0。
