python图像相乘运算_Python OpenCV 之图像乘除与像素的逻辑运算，图像处理取经之旅第 17 天...

今天的学习的内容是：通过 Python OpenCV 对图像实现乘除操作，涉及函数为 cv2.multiply 与 cv2.divide。后面又补充了一些像素的逻辑运算，以及一个综合案例

cv2.multiply

该函数的语法格式如下：

cv2.multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)

参数说明：

src1：第一张图像

src2：第二张图像

dst：可选参数，目标图像，需要提前分配空间，可省略

mask：掩膜

scale：缩放比，常量，即在 src1*src2 的基础上再乘 scale

dtype：输出图像数组的深度，默认等于-1

测试下面的代码，尝试之后，发现乘法很容易就全黑或者全白，毕竟两个数字相乘知乎，很容易超过 255。

import cv2 as cv

def multiply_demo(src1, src2):

ret = cv.multiply(src1, src2)

cv.imshow("multiply_demo", ret)

cv.waitKey(0)

if __name__ == "__main__":

src1 = cv.imread("./18_3.jpeg")

src2 = cv.imread("./18_4.jpg")

multiply_demo(src1, src2)

如果 cv2.multiply 函数的第二个图像为一个标量，那运行结果是针对单一通道进行叠加。

import cv2 as cv

from matplotlib import pyplot as plt

def multiply_demo(src1, src2):

ret = cv.multiply(src1, 1.5)

plt.subplot(121), plt.imshow(src1), plt.title('src1')

plt.subplot(122), plt.imshow(ret), plt.title('ret')

plt.show()

if __name__ == "__main__":

src1 = cv.imread("./18_3.jpeg")

src2 = cv.imread("./18_4.jpg")

multiply_demo(cv.cvtColor(src1,cv.COLOR_BGR2RGB), cv.cvtColor(src2,cv.COLOR_BGR2RGB))

运行效果截图：

cv2.divide

该函数的语法格式为：

divide(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)

本部分与相乘基本一致，图像相除最后很容易得到一个全黑的图。

具体可以自行尝试。

像素的逻辑运算

像素的逻辑运算涉及与、或、非、异或等基本运算(要进行逻辑运算，两张图片的形状(shape)必须一样)

对应函数的格式如下

cv2.bitwise_and(src1, src2,mask)

作用：对二进制数据进行“与”操作，即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“与”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0，

这个里面的掩膜非常有用，我们细说一下。

在彻底学习演膜之前，需要接触一个新的概念，又要学习新东西啦。

而且在接下来的几篇博客，都要围绕演膜与 ROI 展开，因为在学习的时候，发现这部分知识很重要。

ROI(感兴趣区域，英文全称叫做 Region Of Internet)

下面我们实现找到 ROI，并且移动 ROI，代码如下：

下述代码测试图片，使用的是：

我们要获取的是蕾姆的犄角

import cv2 as cv

path = r"1919.jpeg"

# 读取图片

image = cv.imread(path)

# 输出图片形状

# 注意输出的元组(rows,cols,dtype)

print(image.shape)

# cv.imshow("image", image)

# 捕捉犄角区域

horn = image[60:100, 180:240]

# cv.imshow("horn", horn)

# 框选犄角区域

# image = cv.rectangle(image, (180, 55), (240, 105), (0, 0, 255), thickness=2)

# print(horn.shape)

# 拷贝一个犄角

# image[60:100, 120:180] = image[60:100, 180:240]

# 只要形状大小相同就可以移动 ROI 到另一部分

# image[100:140, 220:280] = horn

# 犄角转换成灰度图

horn = cv.cvtColor(horn, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 灰度图在转换成BGR图

back_horn = cv.cvtColor(horn, cv.COLOR_GRAY2BGR)

# image[250:370, 250:350] = back_horn

image[60:100, 180:240] = back_horn

cv.imshow("Region Of Interest(ROI)", horn)

cv.imshow("horn", image)

cv.waitKey()

cv.destroyAllWindows()

上述代码，你可以在学习过程中自行解开查阅。重点部分都已经写在注释里面了。

获取到犄角图之后，我们在对其进行二值化操作，具体代码如下

import cv2 as cv

path = r"1919.jpeg"

# 读取图片

image = cv.imread(path)

# 输出图片形状

# 注意输出的元组(rows,cols,dtype)

print(image.shape)

# cv.imshow("image", image)

# 捕捉犄角区域

horn = image[60:100, 180:240]

# 犄角转换成灰度图

gray_horn = cv.cvtColor(horn, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取到了犄角的二值化图像

thresh, mask = cv.threshold(gray_horn, 160, 255, cv.THRESH_BINARY)

# 获取 mask 的反色图像

mask_inv = cv.bitwise_not(mask)

# cv.imshow("mask", mask)

# 打开一个彩色糖果图片

colors = cv.imread(r"colors.jpg")

# 选中一块与 mask 相同大小的 ROI

rows, cols = mask.shape[:2]

pie_colors = colors[10:10+rows, 20:20+cols]

print(pie_colors.shape)

print(mask.shape)

cv.imshow("pie_colors", pie_colors)

# 选出犄角部分

img1_bg = cv.bitwise_and(horn, pie_colors, mask=mask)

# cv.imshow("img1_bg", img1_bg)

img2_fg = cv.bitwise_and(horn, horn, mask=mask_inv)

# cv.imshow("img2_fg", img2_fg)

# 两个犄角合并在一起

add_img = image.copy() # 对原图像进行拷贝

dst = cv.addWeighted(img1_bg, 0.3, img2_fg, 1, 0)

# cv.imshow("dst", dst)

add_img[60:100, 180:240] = dst

# image[60:100, 180:240] = back_horn

cv.imshow("origin", image)

cv.imshow("new", add_img)

cv.waitKey()

cv.destroyAllWindows()

上面的代码，理解起来有写难度，本阶段先尝试理解即可(橡皮擦在写的时候，也晕掉了，总感觉缺少一些知识，没有吃透)

用到了以前学习的二值化操作，用到了灰度图，也用到了图像叠加。

也有可能是因为案例选择的不好，最后更换犄角之后的图片很难看，如下图所示。

看起来，缺少一部分融合的效果。后面知识比较全面之后，可能对这些理解会更加深入。

效果虽然丑爆了，但是终究是能操作指定区域了。

上述代码也用到了下面的逻辑运算，先理解含义，后面逐步展开内容。

cv2.bitwise_or(src1, src2,mask)

作用：对不同通道相同位置的二进制值进行"或"运算(对应位置只要有一个为 1,结果就为 1)。

cv2.bitwise_not()

作用：按位取反

cv2.bitwise_xor(src1,src2,dst,mask)

作用：输出两个图像的异或 dst = src1 ^ src2

测试代码如下：

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

src1 = cv2.imread('18_1.jpg')

src2 = cv2.imread('18_2.jpg')

d_and = cv2.bitwise_and(src1, src2)

d_or = cv2.bitwise_or(src1, src2)

d_not = cv2.bitwise_not(src1)

d_xor = cv2.bitwise_xor(src1, src2)

title = ['src1', 'src2', 'and', 'or', 'not', 'xor']

images = [src1, src2, d_and, d_or, d_not, d_xor]

for i in range(6):

plt.subplot(2, 3, i+1)

plt.imshow(cv2.cvtColor(

images[i], cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title(title[i])

plt.show()

代码运行之后的效果如图：

下篇博客，将使用之前的内容，加上像素的逻辑运算完成一个【扣章效果】。

学习完今天的效果之后，发现对以前学过的地方有遗漏，后面几篇博客，基于已经学习的知识，好好夯实几天吧。

OpenCV 尾声

1 个小时又过去了，对 Python OpenCV 相关的知识点，你掌握了吗？

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