【Python——opencv篇】 bitwise_and、bitwise_not等图像基本运算及掩膜

1.图像基本运算

图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。总之，对于图像可以进行的基本运算非常的多，只是挑了些常用的操作详解。

void add(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,InputArray mask=noArray(), int dtype=-1);//dst = src1 + src2
void subtract(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,InputArray mask=noArray(), int dtype=-1);//dst = src1 - src2
void multiply(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1);//dst = scale*src1*src2
void divide(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,double scale=1, int dtype=-1);//dst = scale*src1/src2
void divide(double scale, InputArray src2,OutputArray dst, int dtype=-1);//dst = scale/src2
void scaleAdd(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst);//dst = alpha*src1 + src2
void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);//dst = alpha*src1 + beta*src2 + gamma
void sqrt(InputArray src, OutputArray dst);//计算每个矩阵元素的平方根
void pow(InputArray src, double power, OutputArray dst);//src的power次幂
void exp(InputArray src, OutputArray dst);//dst = e**src（**表示指数的意思）
void log(InputArray src, OutputArray dst);//dst = log(abs(src))

上述的基本操作中都属于将基础数学运算应用于图像像素的处理中，下面将着重介绍

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

bitwise_and是对二进制数据进行“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
bitwise_or是对二进制数据进行“或”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“或”操作，1|1=1，1|0=0，0|1=0，0|0=0
bitwise_xor是对二进制数据进行“异或”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“异或”操作，1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0
bitwise_not是对二进制数据进行“非”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“非”操作，~1=0，~0=1

2.掩膜（mask）

2.1在有些图像处理的函数中有的参数里面会有mask参数，即此函数支持掩膜操作，首先何为掩膜以及有什么用，如下：

数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程，在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。
图像掩膜与其类似，用选定的图像、图形或物体，对处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程。 
数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像，图像掩模主要用于：
①提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。 
②屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。 
③结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。 
④特殊形状图像的制作。

2.2 在所有图像基本运算的操作函数中，凡是带有掩膜（mask）的处理函数，其掩膜都参与运算（输入图像运算完之后再与掩膜图像或矩阵运算）。

3.掩膜应用实例

以郁金香图片为例，原图大小为1024×768，先压缩一下，利用opencv的inRange()函数，制作掩模，再用bitwise_and()函数，提取感兴趣区域：

3.1代码

import cv2 as cv
import numpy as np

# set blue thresh
lower_yellow=np.array([11,43,46])
upper_yellow=np.array([25,255,255])

frame=cv.imread("tulips.jpg") #读取图像
cv.imshow("who",frame)

#compress
cp = cv.resize(frame, (300,300), interpolation=cv.INTER_AREA)
cv.imwrite("tulips_1.jpg",cp)

# change to hsv model
hsv = cv.cvtColor(cp, cv.COLOR_BGR2HSV)
 
# get mask
mask = cv.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
cv.imshow('Mask', mask)

# detect blue
res = cv.bitwise_and(cp, cp, mask=mask)
cv.imshow('Result', res)
 
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

3.2实验效果 

              压缩（300×300）                                                              掩模（300×300）

                       
                              

                                                        处理后（300×300）

                                          

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。

参考博文：https://blog.csdn.net/u011028345/article/details/77278467