6.图像的数学运算-OpenCV从零开始到图像识别系列

本文作者：小嗷

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图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、甚至可以相乘、相除(与或非、异或、与或)，我们可以把相同规格的图像（数字）进行加减乘除等等，实现处理后图像的还原与合并。

dst：输出图像，src1：图像-1，src2：图像-2，scale、alpha、beta：可选的比例因子(例如：图像乘scale【50%】等于半透明图)。

（例如：multiply()函数相乘计算两个数组的每个元素的乘积。）

上述的基本操作中都属于将基础数学运算应用于图像像素的处理中，下面将着重介绍

bitwiseand、bitwiseor、bitwisexor、bitwisenot这四个按位操作函数。

bitwise_and：对二进制数据进行“与”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“与”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0

bitwise_or：对二进制数据进行“或”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“或”操作，1|1=1，1|0=0，0|1=0，0|0=0

bitwise_xor是对二进制数据进行“异或”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“异或”操作，1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0

bitwise_not是对二进制数据进行“非”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“非”操作，~1=0，~0=1

注意：这些函数都要求相加的两幅图像具有相同的尺寸，并且像素类型是相同的。

简单说说ROI，就是抠图（美称感兴趣区域ROI）。详情内容通过讲解代码

任务：实现画面叠化效果（水印或者相同规格叠化）

线性混合操作：通过在范围0到1之间改变alpha值，来对两幅图像或两段视屏（同样为（f0（x）和f1（x）））产生时间上的画面叠化效果（cross - dissolve）

步骤：感兴趣区域ROI和使用addWeighted函数进行线性混合的基础，先指定ROI，在用addWeighted对指定的ROI区域的图像进行混合操作

API文档：opencv2refman.pdf（Ctrl + F查找相关bitwise_and()，就会有它的定义和各个参数意思）

百度链接：https://pan.baidu.com/s/1xn6cTTZAGSxdAAtrIenhPw

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