OpenCV-像素运算

两张大小相等图片的运算（算数运算、逻辑运算）。

算术运算 加减乘除

相加：add()

相减：subtract()

相乘：divide()

相除：multiply()

原理就是：通过获取两张（一次只能是两张）个图片的同一个位置的色素值来实现运算。

运算的要求：两张图片的shape要一样。

def add_demo(m1, m2):
    dst = cv.add(m1, m2)
    cv.imshow('add_demo', dst)


def sub_demo(m1, m2):
    dst = cv.subtract(m1, m2)
    cv.imshow('sub_demo', dst)


def div_demo(m1, m2):
    dst = cv.divide(m2, m1)
    cv.imshow('div_demo', dst)


def mul_demo(m1, m2):
    dst = cv.multiply(m1, m2)
    cv.imshow('mul_demo', dst)
    
    
img1 = cv.imread('LinuxLogo.jpg')
img2 = cv.imread('WindowsLogo.jpg')

cv.namedWindow('img1', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('img1', img1)
cv.imshow('img2', img2)

add_demo(img1, img2)
sub_demo(img1, img2)
div_demo(img1, img2)
mul_demo(img1, img2)

其他运算 均值、方差

均值、方差。

def other_demo(m1, m2):
    # im1 = cv.mean(m1)  # 求平均值，均值可以说明这个图像的主色调是什么
    # im2 = cv.mean(m2)

    im1, dev1 = cv.meanStdDev(m1)  # 得到均值和方差
    im2, dev2 = cv.meanStdDev(m2)  # 方差表示图片之间的差异性（对比度），方差是一个小于某个值，可能图像是无效的
    print('img1', im1, dev1)
    print('img2', im2, dev2)

逻辑运算 与或非亦或

def logic_demo(m1, m2):
    dst = cv.bitwise_and(m1, m2)  # 与运算，做遮罩
    cv.imshow('and', dst)
    dst = cv.bitwise_or(m1, m2)  # 或运算
    cv.imshow('or', dst)
    dst = cv.bitwise_not(m2)  # 非操作，就是 255 - px
    cv.imshow('not', dst)
    dst = cv.bitwise_xor(m1, m2)  # 亦或运算
    cv.imshow('xor', dst)

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