3.2　图像的逻辑运算

按位逻辑运算是一种对图像进行像素级别的逻辑操作的方法，OpenCV中的按位逻辑运算函数就是将像素点的十进制值转成二进制值，在二进制的基础上按位来运算，可以对图像进行位与（AND）、位或（OR）、位非（NOT）和位异或（XOR）等操作。

基本运算法则如下：

（1）与运算的法则是当两个数的值都是1时两个数与的结果等于1，其他全为0。

（2）或运算的法则是当两个数的值都是0时两个数或的结果等于0，其他全为1。

（3）异或运算的法则是当运算的两个数取值不同时，结果为1；取值相同时则为0。

（4）非运算的法则是当数值为0时，结果为1；当数值为1时，结果为0。

以下是一些常见的按位逻辑运算的应用场景：

图像融合：按位逻辑运算可以用于图像融合，通过对两个图像进行位与、位或或位异或操作，可以实现图像的混合、叠加、过渡和融合效果。这在图像处理、特效制作和图像合成中常用于创建创意效果和特殊效果。

图像分割和掩模：按位逻辑运算可以用于图像分割和掩模操作。通过使用掩模图像（二进制图像），可以通过位与运算提取图像中感兴趣的区域，或者通过位或运算将不同的图像部分进行组合。这在图像分析、目标提取和图像编辑中常用于区域选择和图像掩模操作。

图像修复和去除：按位逻辑运算可以用于图像修复和去除。通过将损坏或缺失的区域与参考图像进行位与或位或运算，可以实现对损坏区域的修复或去除。这在图像修复、恢复和去噪中常用于修复缺失区域或去除不需要的内容。

图像处理和特征提取：按位逻辑运算可以用于图像处理和特征提取中的特定操作。例如，通过使用位异或运算，可以检测出两个图像之间的差异和变化。这在图像比较、图像匹配和特征提取等领域中常用于分析和检测图像之间的差异。

图像二值化和阈值操作：按位逻辑运算可以用于图像二值化和阈值操作。通过与二值掩模图像进行位与运算，可以将图像中的像素根据阈值进行分割和二值化。这在图像分割、图像阈值化和图像二值化等领域中常用于分割图像和提取感兴趣的目标。

这些只是按位逻辑运算的一些常见应用场景，实际上，按位逻辑运算在图像处理和计算机视觉中具有广泛的应用。通过灵活运用按位逻辑运算，可以实现对各种图像的处理和分析。

3.2.1　位与运算

1.函数说明

在OpenCV中的cv2.bitwise_and()函数用于进行位与运算，其一般格式为：

retval：表示与输入值具有相同大小的输出值；

src1：表示第一个输入值；

src2：表示第二个输入值；

mask：表示可选操作掩模。

2.编程代码

4.效果展示

位与运算效果图如图3-3所示。可以通过位与运算提取掩模图像（二进制图像）中感兴趣的区域，按位逻辑运算可以用于图像分割，提取感兴趣的目标。

3.2.2　位或运算

1.函数说明

OpenCV中的cv2.bitwise_or()函数用于进行位或运算，其一般格式为：

retval：表示与输入值具有相同大小的输出值；

src1：表示第一个输入值；

src2：表示第二个输入值；

mask：表示可选操作掩模。

2.编程代码

3.效果展示

位或运算效果图如图3-4所示。可以看出，通过对两个图像进行位或操作，将不同的图像部分进行组合，可以实现图像的混合、叠加和融合效果。

3.2.3　位非运算

1.函数说明

OpenCV中的cv2.bitwise_not()函数用于位非运算，其一般格式为：

retval：表示与输入值具有相同大小的输出值；

src：表示输入值；

mask：表示可选操作掩模。

2.编程代码

3.效果展示

位非运算效果图如图3-5所示。可以看出，位非运算实际上是对图像二值化后进行反色变换的结果。

3.2.4　位异或运算

1.函数说明

（1）OpenCV中的cv2.bitwise_xor()函数用于位异或运算，其一般格式为：

retval：表示与输入值具有相同大小的输出值；

src1：表示第一个输入值；

src2：表示第二个输入值；

mask：表示可选操作掩模。

2.编程代码

3.效果展示

位异或运算效果图如图3-6所示。通过使用位异或运算，可以检测出两个图像之间的差异和变化。相同之处为0，即为黑色；不同之处为白色。这在图像比较、图像匹配和特征提取等领域中常用于分析和检测图像之间的差异。