OpenCV按位运算详解：bitwise_and、or、xor与not函数解析

OpenCV按位运算概述

文章介绍

OpenCV库提供了丰富的图像处理函数，本节将重点讲解按位运算的核心原理，并通过具体案例进行说明。

本文主要涉及以下四个核心函数：

• 按位与运算：bitwise_and()
• 按位或运算：bitwise_or()
• 按位异或运算：bitwise_xor()
• 按位非（反转）运算：bitwise_not()

需要注意的是，上述所有按位运算均基于数据的二进制表示形式进行计算。

按位运算函数详解

具体示例分析

1. bitwise_and() 函数解析

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]]

对于简单的位与操作，如1&1=1、1&0=0、0&0=0，其结果符合直观逻辑。但为何8&9的结果仍为8？这需要通过二进制层面来理解。

按位运算的本质是基于二进制位进行计算。我们可以利用Python内置的bin()函数将十进制数转换为二进制字符串，例如数字9的二进制表示为1001，而8的二进制表示为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，按位与操作可以分解为以下三个步骤：

1. 将参与运算的数字转换为二进制形式； 2. 对二进制位进行逐位与（&）运算，规则为：1&1=1，1&0=0，0&0=0； 3. 将运算后的二进制结果转换回十进制并输出。

2. bitwise_or() 函数解析

按位或运算的逻辑与按位与类似，同样分为三个步骤：

1. 将参与运算的数字转换为二进制形式； 2. 对二进制位进行逐位或（|）运算，规则为：1|1=1，1|0=1，0|0=0； 3. 将运算后的二进制结果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]]

结果中出现的9值，其计算过程如下：

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

0b1001 0b1000 0b1001 9

3. bitwise_xor() 函数解析

按位异或运算同样遵循三步流程：

1. 将参与运算的数字转换为二进制形式； 2. 对二进制位进行逐位异或（^）运算，规则为：1^1=0，1^0=1，0^0=0； 3. 将运算后的二进制结果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]]

结果中出现的2值，其计算过程如下：

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

0b1010 0b1000 0b10 2

4. bitwise_not() 函数解析

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]]

观察按位反转的结果可以发现，原数组与反转后的数组对应元素相加，结果均为-1。这符合计算机中补码表示法的特性。

掩码操作应用

掩码操作应用

按位与运算常与掩码（mask）结合使用，以实现局部图像处理。具体示例如下：

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]]

通过掩码操作，mask中值为0的位置，在结果数组a中对应位置也会被置为0；而mask中值为1的位置，在结果数组a中保持不变。

本文介绍了OpenCV中按位运算的基本原理及代码实现，更多相关OpenCV按位运算内容可参考本站历史文章或继续浏览后续教程，感谢支持！