06. 图像基本运算和位运算
图像基本运算和位运算
- bitwise_or 或操作
- bitwise_and 与操作
- bitwise_not 非操作
- bitwise_xor 异或操作,说明:四个操作里面存在一个mask掩码可选参数
- add 每个像素相加,超出255的数字会被截断,相当于 % 256
- addWeighted 两张图按比例进行叠加
- subtract 减法操作,对应位置的元素相减,减完小于0,统一变为0
- multiply 乘法操作,
- divide 除法操作
- resize 图像大小操作,可以指定插值方式4种:以cv2.INTER_开头
- np.array(xxx).sizeof() 数组占用空间大小
- cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 图片色彩转变,这个示例是转为黑百图(灰度图)
示例:在一个图片上绘制logo图标,主要技术点:使用mask掩码,对位运算的灵活运用
import cv2
import numpy as np
bg = cv2.imread('./images/bg.jpg')
# burn.png是一个4通道的图片,但是读取之后,变成了3通道,猜测跟flags有关
logo = cv2.imread('./images/burn.png')
logo_mask = cv2.imread('./images/burn.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 在数组中根据条件进行批量变更数据
logo_mask = np.where(logo_mask > 0, 255, 0) # 这里的255是int32
logo_mask = logo_mask.astype('uint8') # 需要将logo_mask.dtype从int32转为uint8
logo_width, logo_height = logo.shape[1], logo.shape[0]
# print(logo_mask[60:80, 60:80])
# print(cv2.bitwise_not(logo_mask)[60:80, 60:80])
x, y = 400, 100
bg_section = bg[y:y+logo_height, x:x+logo_width, :]
bg_section = cv2.bitwise_and(bg_section, bg_section, mask=cv2.bitwise_not(logo_mask))
bg_section = cv2.bitwise_or(bg_section, logo)
bg[y:y+logo_height, x:x+logo_width, :] = bg_section
# 绘制背景色
window_name = 'window'
cv2.namedWindow(window_name, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(window_name, (800, 450))
cv2.imshow(window_name, bg)
# cv2.imshow('logo', logo_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()