OpenCV 按位运算 OpenCV 之按位运算举例解析

文章介绍

OpenCV 库中包含很多运算函数，这里着重介绍按位运算的基本原理并举例说明。

本篇文章中主要涉及到的函数有：

• 按位与：bitwise_and()；
• 按位或：bitwise_or()；
• 按位异或：bitwise_xor()。
• 按位反转：bitwise_not()；

【注】以上所有运算皆基于二进制而来。

举例说明

1、bitwise_and()

a = np.array([[1], [9], [1], [0], [0]])
b = np.array([[1], [8], [0], [0], [0]])
c = cv2.bitwise_and(a, b)
print(c)

 [[1]
 [8]
 [0]
 [0]
 [0]]

这里的 1&1=1，1&0=0，0&0=0 还好理解，但是 8&9=8 是怎么回事嘞？

在介绍中我们说，按位运算都是基于二进制来的，我们可以使用 bin() 函数来将数字转换为二进制形式，如 9 的二进制形式为 1001，8 的二进制形式为 1000。

a = 9
b = 8
print(bin(a))
print(bin(b))
print(bin(a & b))
print(a & b)

0b1001
0b1000
0b1000
8

由此可见，按位与操作分成三步：

1、将数字转换成二进制形式；
2、对同一位上的数字（0 或 1）进行 & (and) 操作，即 1&1=1；1&0=0；0&0=0。
3、将 and 操作后的二进制转换回十进制并输出。

2、bitwise_or()

与按位与操作相似，按位或操作也分为三步：

1、将数字转换成二进制形式；
2、对同一位上的数字（0 或 1）进行 | (or) 操作，即 1|1=1；1|0=1；0|0=0。
3、将 or 操作后的二进制转换回十进制并输出。

a = np.array([[1], [9], [1], [0], [0]])
b = np.array([[1], [8], [0], [0], [0]])
c = cv2.bitwise_and(a, b)
print(c)

[[1]
 [9]
 [1]
 [0]
 [0]]

这里的 9 是因为：

a = 9
b = 8
print(bin(a))
print(bin(b))
print(bin(a | b))
print(a | b)

0b1001
0b1000
0b1001
9

3、bitwise_xor()

同样地，按位异或操作也是分为三步：

1、将数字转换成二进制形式；
2、对同一位上的数字（0 或 1）进行 ^ (xor) 操作，即 1^1=0；1^0=1；0^0=0。
3、将 xor 操作后的二进制转换回十进制并输出。

a = np.array([[1], [10], [1], [0], [0]])
b = np.array([[1], [8], [0], [0], [0]])
c = cv2.bitwise_xor(a, b)
print(c)

[[0]
 [2]
 [1]
 [0]
 [0]]

这里的 2 是因为：

a = 10
b = 8
print(bin(a))
print(bin(b))
print(bin(a^b))
print(a^b)

0b1010
0b1000
0b10
2

4、bitwise_not()

a = np.array([[9], [4], [1], [0], [0]])
b = cv2.bitwise_not(a)
print(b)
print(a+b)

[[-10]
 [ -5]
 [ -2]
 [ -1]
 [ -1]]
[[-1]
 [-1]
 [-1]
 [-1]
 [-1]]

由此可见按位反转前后的数组相加为 -1。

掩码操作

按位与操作和掩码操作通常一起使用：

a = np.array([[1], [10], [1], [0], [5]])
mask = np.array([[0], [1], [0], [1], [0]], dtype='uint8')
c = cv2.bitwise_and(a, a)
c_mask = cv2.bitwise_and(a, a, mask=mask)
print(c)
print(c_mask)
 

[[ 1]
 [10]
 [ 1]
 [ 0]
 [ 5]]
[[ 0]
 [10]
 [ 0]
 [ 0]
 [ 0]]

经过掩码操作，mask 置零的位置在 a 中也会被置零，mask 置一的位置在 a 中保持不变。