OpenCV-python 按位bitwise运算及Mask

OpenCV-python 按位bitwise运算及Mask

对 bitwise_and（），bitwise_or（），bitwise_xor（），bitwise_not（）几个函数的理解

bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not这四个按位操作函数。
void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 & src2
void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 | src2
void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 ^ src2
void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst,InputArray mask=noArray());//dst = ~src

运算	描述	实例
AND	对二进制数据进行“与”操作 参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0 1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0	[1 0 1 0] and [0 0 1 1] = [0 0 1 0] 255AND 128= 128 (0b11111111 & 0b10000000=0b10000000)
OR	对二进制数据进行“或”操作只要对应的二个二进位有一个为1时，结果位就为1。 1|1=1，1|0=1，0|1=1，0|0=0	[1 0 1 0] OR[0 0 1 1]=[1 0 1 1]
XOR	对二进制数据进行“异或”操作 当两对应的二进位相异时，结果为1 1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0	[1 0 1 0] XOR[0 0 1 1]=[1 0 0 1]
NOT	是对二进制数据进行“非”操作 对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1 二进制数的补码形式 ~1=0，~0=1	十进制：~60=-61 二进制：~0011 1100=1100 0011

Masking（掩膜运算） 即图与掩膜的“按位与”运算

利用掩膜（mask）进行“与”操作，即掩膜图像白色区域是对需要处理图像像素的保留，黑色区域是对需要处理图像像素的剔除，其余按位操作原理类似只是效果不同而已。
如：1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0

• 如果为真 二个数字大于0， 不管mask的值是多少，运算结果是原图的值
• 如果为假，结果就是零

演示代码：

import numpy as np
import cv2
mat1 = np.array([[1, 0, 1,0]], dtype="uint8")
mat2 = np.array([[0, 0, 1,1]], dtype="uint8")
mask = np.array([[0, 0, 255,1]], dtype="uint8") 
print(cv2.bitwise_and(mat1, mat2))  # 按位与AND运算
print(cv2.bitwise_or(mat1, mat2)) # 按位或OR运算
and_mask = cv2.bitwise_and(mat1, mat2, mask=mask)
or_mask = cv2.bitwise_or(mat1, mat2, mask=mask)
print("and_mask:", and_mask)
print("or_mask:",or_mask)

运算结果

bitwise_and: [[0 0 1   0]]
mask:        [[0 0 255 1]] 
and_mask:    [[0 0 1 0]]  #1&255 保留原值1


bitwise_or:  [[1 0 1   1]]
mask:        [[0 0 255 1]]
or_mask:     [[0 0 1   1]]#1&255 保留原值1

参考博文1.
参考博文2.