OpenCV Python – 如何对图像执行按位非运算？

我们可以使用cv2.bitwise_not()对图像执行按位非运算。以下是按位非图像运算的语法：

cv2.bitwise_not(img)

步骤

要计算图像的按位非，您可以按照以下步骤操作：

  • 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的Python库是OpenCV。确保您已安装它。

  • 使用cv2.imread()方法将输入图像读取为灰度图像。使用图像类型（即png或jpg）指定图像的完整路径。

  • 使用cv2.bitwise_not(img)计算输入图像的按位非。

  • 显示按位非图像

让我们借助一些Python示例来了解输入图像上的按位非运算。

示例

在此示例中，我们计算输入图像的按位非。

# import required libraries
import cv2

# read an input image.
img = cv2.imread('not.png')

# compute bitwise NOT on input image
not_img = cv2.bitwise_not(img)

# display the computed bitwise NOT image
cv2.imshow('Bitwise NOT Image', not_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我们将使用以下图像作为此示例的输入文件：


输出

运行以上程序后，将产生以下输出。


注意输出窗口中不同形状的颜色反转。

示例

在此示例中，我们计算输入图像的按位非。使用此方法，您可以创建图像的负片。

# import required libraries
import cv2

# read an input image
img = cv2.imread('sketch.jpg')

# compute bitwise NOT on input image
not_img = cv2.bitwise_not(img)

# display the computed bitwise NOT image
cv2.imshow('Bitwise NOT Image', not_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我们将使用以下图像作为此程序的输入文件：


输出

运行以上程序后，将产生以下输出：


请注意，以上输出图像是原始输入图像的负片。

示例

在此示例中，我们定义了一个大小为300×300的图像圆圈。我们对此图像执行按位非。

%matplotlib qt
# import required libraries
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# define an image as a circle
img = np.zeros((300, 300), dtype = "uint8")
img = cv2.circle(img, (150, 150), 150, 255, -1)

# perform bitwise NOT on image
not_img = cv2.bitwise_not(img)

# Display the bitwise NOT output image
plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("Circle")
plt.subplot(122), plt.imshow(not_img, 'gray'),
plt.title("Bitwise NOT")
plt.show()

输出

运行以上程序后，将产生以下输出：


以上输出显示“按位非”图像是“圆圈”图像的反转图像。

更新于：2022年12月2日

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