所谓逻辑运算,主要是指逻辑与运算、逻辑或运算、逻辑非运算、逻辑异或运算。
可用函数bitwise_and()实现图像或矩阵的逻辑与运算;
可用函数bitwise_or()实现图像或矩阵的逻辑或运算;
可用函数bitwise_not()实现图像或矩阵的逻辑非运算;
可用函数bitwise_xor()实现图像或矩阵的逻辑异或运算。
这四个函数的使用非常简单,大家看一下下面的示例代码就会用了。
值得注意的是,逻辑运算是在二进制的情况下进行的,所以大家首先要把参与运算的数转换成二进制数。
为了方便大家,以下代码中数字的二进制分别如下:
01→0000 0001
88→0101 1000
66→0100 0010
02→0000 0010
55→0011 0111
C++示例代码如下:
//出处:昊虹AI笔记网(hhai.cc)
//用心记录计算机视觉和AI技术
//OpenCV版本 OpenCV3.0
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
cv::Mat A1 = (cv::Mat_<uchar>(3, 3) << 1, 1, 1,
66, 66, 66,
55, 55, 55);
cout << "A1中的数据为:\n" << A1 << endl << endl;
cv::Mat B1 = (cv::Mat_<uchar>(3, 3) << 88, 88, 88,
2, 2, 2,
55, 55, 55);
cout << "B1中的数据为:\n" << B1 << endl << endl;
cv::Mat C1, C2, C3, C4;
bitwise_and(A1, B1, C1);
bitwise_or(A1, B1, C2);
bitwise_not(A1, C3);
bitwise_xor(A1, B1, C4);
cout << "C1中的数据为:\n" << C1 << endl << endl;
cout << "C2中的数据为:\n" << C2 << endl << endl;
cout << "C3中的数据为:\n" << C3 << endl << endl;
cout << "C4中的数据为:\n" << C4 << endl << endl;
return(0);
}
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 出处:昊虹AI笔记网(hhai.cc)
# 用心记录计算机视觉和AI技术
# OpenCV的版本为4.4.0
import numpy as np
import cv2 as cv
if __name__ == '__main__':
A1 = np.array([[1, 1, 1],
[66, 66, 66],
[55, 55, 55]], dtype='uint8')
B1 = np.array([[88, 88, 88],
[2, 2, 2],
[55, 55, 55]], dtype='uint8')
C1 = cv.bitwise_and(A1, B1)
C2 = cv.bitwise_or(A1, B1)
C3 = cv.bitwise_not(A1)
C4 = cv.bitwise_xor(A1, B1)