模塊8 圖像的運算《計算機視覺處理項目實戰(zhàn)》教學(xué)課件

《計算機視覺處理項目實戰(zhàn)》?精品課件合集?精品課件合集第X章XXXX模塊8圖像的運算圖像加法運算CONTENTS目錄01圖像加法運算圖像加法運算加號運算：加號運算（+）的原理就是將兩個圖像的像素值相加，再將結(jié)果除以256取余數(shù)。

img1=[[2527213][5910176][88227210]]img2=[[13183254][521595][123132181]]img1+img2=[[9190211][111481][211103135]]圖像加法運算add()函數(shù)：add()函數(shù)運算的原理就是將兩個圖像的像素值相加并且結(jié)果最大值只能是255。函數(shù)cv2.add()的語法格式為:result=cv2.add(a,b)img1=[[6618551][6239125][1692872]]img2=[[1811116][20277138][186174144]]

add（img1，img2）=[[84196167]

[255116255]

[255202216]]圖像加法運算示例import

cv2a

=

cv2.imread("fruits.jpg",

0)b

=

aresultl

=

a+bresult2

=

cv2.add(a,

b)cv2.imshow("original",

a)cv2.imshow("result1",

resultl)cv2.imshow("result2",

result2)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()總結(jié)01圖像加法運算位運算CONTENTS目錄01圖像的按位運算圖像的按位運算

圖像的按位運算就是對像素點值的按位運算，按位運算是針對二進制數(shù)而言的，也就是說只有0和1兩個值，因此，在對圖像進行按位運算時，需要將圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖。在OpenCV中，提供了四種按位運算。函數(shù)說明bitwise_and()按位與運算（按位與是將參與運算的兩個數(shù)各對應(yīng)的二進位進相與，也就是對同一位上的數(shù)字（0或1）進行與操作。在圖像處理中，1表示白色，0表示黑色，具體算法例如：1&1=1；1&0=0；0&0=0。）bitwise_or()按位或運算（按位或是將參與運算的兩個數(shù)各對應(yīng)的二進位相或，也就是對同一位上的數(shù)字（0或1）進行或操作。具體算法例如：1|1=1；1|0=1；0|0=0。）bitwise_xor()按位異或運算（異或操作相當(dāng)于不帶進位的二進制加法，二進制下用1表示真，0表示假。具體算法例如：1^1=0；1^0=1；0^0=0。）bitwise_not()按位非運算（非操作就是指本來值的反值）圖像的按位運算以按位與運算為例，語法格式如下所示。cv2.bitwise_and(src1,src2[,mask]]）importcv2ascv#讀取圖片1img=cv.imread('./image/O.png')img1=cv.resize(img,(200,200))cv.imshow('img1',img1)#讀取圖片2img2=cv.imread('./image/timg.png')img3=cv.resize(img2,(200,200))cv.imshow('img2',img3)#邏輯與運算img4=cv.bitwise_and(img1,img3)cv.imshow('and',img4)#邏輯或運算img5=cv.bitwise_or(img1,img3)cv.imshow('or',img5)總結(jié)01圖像的按位運算圖像加權(quán)和運算CONTENTS目錄01圖像加權(quán)和運算圖像加權(quán)和運算所謂圖像加權(quán)和，就是在計算兩幅圖像的像素值之和時，將每幅圖像的權(quán)重考慮進來。OpenCV中提供了函數(shù)cv2.addWeighted()，用來實現(xiàn)圖像的加權(quán)和（混合、融合)，該函數(shù)的語法格式為:dst=cv2.addWeighted(src1，alpha，src2，beta，gamma)其中，參數(shù)alpha和beta是src1和src2所對應(yīng)的系數(shù)，它們的和可以等于1，也可以不等于1。該函數(shù)實現(xiàn)的功能是dst=src1*alpha+src2*beta+gamma。需要注意，式中參數(shù)gamma的值可以是0，但是該參數(shù)是必選參數(shù)，不能省略?？梢詫⑸鲜嚼斫鉃椤敖Y(jié)果圖像=圖像1*系數(shù)1+圖像2*系數(shù)2+亮度調(diào)節(jié)”。加權(quán)和運算示例importcv2ascv#讀取圖片1img=cv.imread('./image/a.jpg')img1=cv.resize(img,(200,200))cv.imshow('img1',img1)#讀取圖片2img2=cv.imread('./image/b.jpg')img3=cv.resize(img2,(200,200))cv.imshow('img3',img3)

#對圖像加權(quán)相加img4=cv.addWeighted(img1,0.6,img3,0.4,0)cv.imshow('addweighted',img4)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()總結(jié)01圖像加權(quán)和運算圖像加密與解密CONTENTS目錄01圖像加密與解密圖像加密與解密圖像的加密就是創(chuàng)建一個密匙圖像，并將要加密的圖像與密匙圖像進行按位異或操作。圖像的解密就是將這個過程反過來。圖像加密與解密示例importcv2importnumpyasnprose=cv2.imread("rose.jpg",0)r,c=rose.shapekey=np.random.randint(0,256,size=[r,c],dtype=np.uint8)encryption=cv2.bitwise_xor(rose,key)decryption=cv2.bitwise_xor(encryption,key)cv2.imshow("rose",rose)cv2.imshow("key",key)cv2.imshow("encryption",encryption)cv2.imshow("decryption",decryption)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()總結(jié)01圖像加密與解密數(shù)字水印的嵌入和提取CONTENTS目錄01數(shù)字水印的嵌入和提取數(shù)字水印的嵌入和提取示例importcv2importnumpyasnpRaccoon=cv2.imread("Raccoon.png",0)watermark=cv2.imread("opencv.png",0)w=watermark[:,:]>0watermark[w]=1r,c=Raccoon.shapet254=np.ones((r,c),dtype=np.uint8)*254RaccoonH7=cv2.bitwise_and(Raccoon,t254)e=cv2.bitwise_or(RaccoonH7,watermark)cv2.imshow("Raccoon",Raccoon)cv2.imshow("watermark",watermark*255)cv2.imshow("e",e)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()數(shù)字水印的嵌入和提取示例importcv2importnumpyasnpe=cv2.imread("e.png",0)r,c=e.shapet1=np.ones((r,c),dtype=np.uint8)wm=cv2.bitwise_and(e,t1)w=wm[:,:]>0wm[w]=255cv2.imshow("e",e)cv2.imshow("wm",wm)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()總結(jié)01數(shù)字水印的嵌入和提取獲取圖像局部區(qū)域CONTENTS目錄01獲取圖像局部區(qū)域獲取圖像局部區(qū)域在圖像處理過程中，我們可能會對圖像的某一個特定區(qū)域感興趣，該區(qū)域被稱為感興趣區(qū)域。我們將感興趣的區(qū)域放大，提取圖像重點信息。圖像的局部區(qū)域打碼在圖像處理過程中，我們可能需要對圖像的某一個特定區(qū)域打碼。使用掩碼和按位運算，實現(xiàn)對圖像關(guān)鍵區(qū)域的打碼。圖像的局部區(qū)域打碼示例import

cv2import

numpy

as

nppanda

=

cv2.imread("panda.jpg",

0)r,

c

=

panda.shapemask

=

np.zeros((r,

c),

dtype=np.uint8)mask[220:400,

500:700]

=

1noFace

=

cv2.bitwise_and(panda,

(1-mask)*255