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[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：互联网

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识，前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等，中期讲解图像处理的各种运算，包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等，后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

上一篇文章介绍了如何使用OpenCV绘制各类几何图形，包括cv2.line()、v2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.polylines()、cv2.putText()函数。这篇文章将详细讲解图像算法运算与逻辑运算，包括图像加法、图像减法、图像与运算、图像或运算、图像非运算与图像异或运算。让我们来对比下这些运算在图像中能实现什么样的效果。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。

文章目录

下载地址：

前文赏析：

第一部分 基础语法

第二部分 网络爬虫

第三部分 数据分析和机器学习

第四部分 Python图像处理基础

第五部分 Python图像运算和图像增强

第六部分 Python图像识别和图像处理经典案例

第七部分 NLP与文本挖掘

第八部分 人工智能入门知识

第九部分 网络攻防与AI安全

第十部分 知识图谱构建实战

扩展部分 人工智能高级案例

作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。

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：

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：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
 
#读取图片
img = cv2.imread("luo.png")

#图像各像素加100
m = 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()

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。

在这里插入图片描述

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：

具体实现代码如下所示：

#coding:utf-8
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
 
#读取图片 
img = cv2.imread("luo.png")

#图像各像素减50
m = 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()

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。

在这里插入图片描述

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：

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。

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：Eastmount
import 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()

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。

在这里插入图片描述

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：

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：Eastmount
import 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()

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。

在这里插入图片描述

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：

图像非运算的实现代码如下所示。

#coding:utf-8
import 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()

原始图像非运算之后输出如图4-5所示。

在这里插入图片描述

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：

图像异或运算的实现代码如下所示。

#coding:utf-8
# By：Eastmount
import 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()

原始图像与圆形进行异或运算之后输出如图4-6所示。

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七.总结

本文详细介绍了图像处理的算术运算与逻辑运算，包括图像加法、图像减法、图像与运算、图像或运算、图像非运算与图像异或运算，并以“小珞珞”图像为案例进行讲解，希望对您有所帮助。

感谢在求学路上的同行者，不负遇见，勿忘初心。图像处理系列主要包括三部分，分别是：

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这周的留言感慨～

十二年CSDN的博客分享，如果要说分享最让我开心的是什么？不是传道，不是授业，也不是解惑，而是接下来这类事。这些年已经陆续鼓励了一些朋友当老师，而昨天得知这一位博友真的去到新疆南疆成为了一名小学老师，我很是感动，是真的感动，六年前我曾鼓励他如果想，就放弃高额工资的互联网大厂，去做自己想做的，没想到已经当了四年老师。又当爹又当妈，国语普及，文化教育，这里面的艰辛不是一两句道得清，除了佩服就是鼓励。
正如你说的一样，“一辈子总得做点有意义的事情，生命实在太短暂，一定要活得积极、正面”。或许，这也是我在CSDN分享博客的最大意义，再比如云南那位老友的留言，“农村的孩子下雨没有伞，只能拼命奔跑”，希望你以后也能成为一名教师，感恩有你们，感谢有你们。我也希望自己早日毕业回到家乡，花上三四十年做好两件事，一是认真教书，二是将少数民族文物抢救和文字语音保护做好，也鼓励更多人一起加入进来。自己虽然很菜吧，但还是有一些喜欢的事，尤其陪伴爱的人，挺好，爱你们喔。2022年继续加油，在CSDN分享更高质量的博客和专栏。

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(By:娜璋之家 Eastmount 2022-01-25 夜于贵阳 https://blog.csdn.net/Eastmount )

标签：逻辑运算,运算,Python,cv2,像素,零到,图像
来源： https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/122692101