详解图像处理的算术运算与逻辑运算

作者：华为云开发者社区

2022 年 3 月 14 日
本文字数：3123 字
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本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 三十六.图像处理基础篇之图像算术与逻辑运算详解》，作者： eastmount 。

一.图像加法运算

图像加法运算主要有两种方法。第一种是调用 Numpy 库实现，目标图像像素为两张图像的像素之和；第二种是通过 OpenCV 调用 add()函数实现。第二种方法的函数原型如下：

dst = add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])

– src1 表示第一张图像的像素矩阵

– src2 表示第二张图像的像素矩阵

– dst 表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数

– mask 表示可选操作掩码（8 位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。

– dtype 表示输出数组的可选深度

注意，当两幅图像的像素值相加结果小于等于 255 时，则输出图像直接赋值该结果，如 120+48 赋值为 168；如果相加值大于 255，则输出图像的像素结果设置为 255，如(255+64) 赋值为 255。下面的代码实现了图像加法运算。

#coding:utf-8# By：Eastmountimport cv2  import numpy as np   #读取图片img = cv2.imread("luo.png")
#图像各像素加100m = np.ones(img.shape, dtype="uint8")*100
#OpenCV加法运算result = cv2.add(img, m)
#显示图像cv2.imshow("original", img)cv2.imshow("result", result)
#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

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输出如图 4-1 所示，左边为“小珞珞”的原始图像，右边为像素值增加 100 像素后的图像，输出图像显示更偏白。

二.图像减法运算

图像减法运算主要调用 subtract()函数实现，其原型如下所示：

dst = subtract(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])

– src1 表示第一张图像的像素矩阵

– src2 表示第二张图像的像素矩阵

– dst 表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数

– mask 表示可选操作掩码（8 位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。

– dtype 表示输出数组的可选深度

具体实现代码如下所示：

#coding:utf-8# By：Eastmountimport cv2  import numpy as np   #读取图片 img = cv2.imread("luo.png")
#图像各像素减50m = np.ones(img.shape, dtype="uint8")*50
#OpenCV减法运算result = cv2.subtract(img, m)
#显示图像cv2.imshow("original", img)cv2.imshow("result", result)
#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

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输出如图 4-2 所示，左边为原始图像，右边为像素值减少 50 像素后的图像，输出图像显示更偏暗。

三.图像与运算

与运算是计算机中一种基本的逻辑运算方式，符号表示为“&”，其运算规则为：

0&0=0
0&1=0
1&0=0
1&1=1

图像的与运算是指两张图像（灰度图像或彩色图像均可）的每个像素值进行二进制“与”操作，实现图像裁剪。

dst = bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]])

– src1 表示第一张图像的像素矩阵

– src2 表示第二张图像的像素矩阵

– dst 表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数

– mask 表示可选操作掩码（8 位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。

下面代码是通过图像与运算实现图像剪裁的功能。

#coding:utf-8# By：Eastmountimport cv2  import numpy as np   #读取图片 img = cv2.imread("luo.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#获取图像宽和高rows, cols = img.shape[:2]print(rows, cols)
#画圆形circle = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8")cv2.circle(circle, (int(rows/2),int(cols/2)), 100, 255, -1)print(circle.shape)print(img.size, circle.size)
#OpenCV图像与运算result = cv2.bitwise_and(img, circle)
#显示图像cv2.imshow("original", img)cv2.imshow("circle", circle)cv2.imshow("result", result)
#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

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输出如图 4-3 所示，原始图像与圆形进行与运算之后，提取了其中心轮廓。同时输出图像的形状为 377×326。注意，两张图像的大小和类型必须一致。

四.图像或运算

逻辑或运算是指如果一个操作数或多个操作数为 true，则逻辑或运算符返回布尔值 true；只有全部操作数为 false，结果才是 false。图像的或运算是指两张图像（灰度图像或彩色图像均可）的每个像素值进行二进制“或”操作，实现图像裁剪。其函数原型如下所示：

dst = bitwise_or(src1, src2[, dst[, mask]])

– src1 表示第一张图像的像素矩阵

– src2 表示第二张图像的像素矩阵

– dst 表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数

– mask 表示可选操作掩码（8 位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。

下面代码是通过图像或运算实现图像剪裁的功能。

#coding:utf-8# By：Eastmountimport cv2  import numpy as np   #读取图片 img = cv2.imread("luo.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#获取图像宽和高rows, cols = img.shape[:2]
#画圆形circle = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8")cv2.circle(circle, (int(rows/2),int(cols/2)), 100, 255, -1)
#OpenCV图像或运算result = cv2.bitwise_or(img, circle)
#显示图像cv2.imshow("original", img)cv2.imshow("circle", circle)cv2.imshow("result", result)
#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

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输出如图 4-4 所示，原始图像与圆形进行或运算之后，提取了图像除中心原形之外的像素值。

五.图像非运算

图像非运算就是图像的像素反色处理，它将原始图像的黑色像素点转换为白色像素点，白色像素点则转换为黑色像素点，其函数原型如下：

dst = bitwise_not(src1, src2[, dst[, mask]])

– src1 表示第一张图像的像素矩阵

– src2 表示第二张图像的像素矩阵

– dst 表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数

– mask 表示可选操作掩码（8 位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。

图像非运算的实现代码如下所示。

#coding:utf-8import cv2  import numpy as np   #读取图片 img = cv2.imread("Lena.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#OpenCV图像非运算result = cv2.bitwise_not(img)
#显示图像cv2.imshow("original", img)cv2.imshow("result", result)
#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

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原始图像非运算之后输出如图 4-5 所示。

六.图像异或运算

逻辑异或运算（xor）是一个数学运算符，数学符号为“⊕”，计算机符号为“xor”，其运算法则为：如果 a、b 两个值不相同，则异或结果为 1；如果 a、b 两个值相同，异或结果为 0。

图像的异或运算是指两张图像（灰度图像或彩色图像均可）的每个像素值进行二进制“异或”操作，实现图像裁剪。其函数原型如下所示：

dst = bitwise_xor(src1, src2[, dst[, mask]])

– src1 表示第一张图像的像素矩阵

– src2 表示第二张图像的像素矩阵

– dst 表示输出的图像，必须和输入图像具有相同的大小和通道数

– mask 表示可选操作掩码（8 位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素。

图像异或运算的实现代码如下所示。

#coding:utf-8# By：Eastmountimport cv2  import numpy as np   #读取图片 img = cv2.imread("luo.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#获取图像宽和高rows, cols = img.shape[:2]
#画圆形circle = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8")cv2.circle(circle, (int(rows/2),int(cols/2)), 100, 255, -1)
#OpenCV图像异或运算result = cv2.bitwise_xor(img, circle)
#显示图像cv2.imshow("original", img)cv2.imshow("circle", circle)cv2.imshow("result", result)
#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()