OpenCV-像素运算~逻辑运算

将图片看成类型为uint8的像素矩阵，因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算，这也被称为像素运算，像素运算包括两种：

1. 算术运算，比如加减乘除运算。可以调节图像的亮度以及对比度；
2. 逻辑运算，比如与或非。可以通过逻辑运算完成遮罩层的控制。

本小节主要介绍像素运算中的逻辑运算。

01

逻辑运算

我们将图像转换为uint8类型的像素矩阵，每一个像素点都是8位二进制表示的，也就是每个像素点的范围都是 [0 - 255] 之间，我们将每一个像素点看成是8位的二进制，因此两张图片对应像素点就可以进行逻辑运算。这里还需要注意两点：

1. 这里所说的像素点，对于单通道来说就是一个数值，而对于三通道的BGR图像来说，通过三个像素点表示图像；
2. 和算术运算一致，要求进行逻辑运算的两张图片必须有相同的shape。

下面为了效果明显还是使用两张相同shape的图像，图片名分别为"01.jpg"以及"02.jpg"。

02

逻辑运算~与

为了要说明逻辑与运算的操作，下面先来看看逻辑与的规则：

简单来说就是有0则0，都为1则1，在OpenCV中提供了方便的逻辑运算的一系列函数：

执行的结果如下：

我们不着急解释运算的结果，先来看一个简答的小例子，通过这个小例子，我们就可以知道OpenCV中对两张图片进行逻辑与运算的具体流程。

[[[0 0 0]]]

这里需要注意的是这里使用的是三通道，也就是三个像素点组合表示图像。我们知道在BGR的色彩空间中，三个通道都是0组合表示黑色：

从表格可以看出，黑色与任何像素点做逻辑与运算的结果都是0，也就是说只要进行逻辑与运算图片中有黑色，那么对应结果肯定为黑色。

[[[ 12 221 123]]]

通过结果可以看出，白色与任何颜色（除了黑色）进行逻辑与运算的结果为颜色本身。

当然如果任意颜色的话原理相同，这里不再赘述。我们可以看出将"Linux"和"Windows"进行逻辑与运算的结果，可以看出"Linux"中的黑色与任何颜色逻辑与结果都是黑色，但是在"Linux"中白色部分中，由于相对应的"Windows"区域颜色不是黑色，因此，得到图片结果是"Linux"白色区域相对应的"Windows"区域。由此可以看出，仅仅拥有黑色和白色的图像与任何图像进行逻辑与操作，结果会将白色部分对应的区域过滤出来，而其余黑色对应的区域结果全为黑色，这起到了一个遮罩层的作用。

02

逻辑运算~或

逻辑或的运算规则：

可以看出只要不全是0结果都是1，只有当全是0的时候结果才为0。

执行结果：

只有两张图片对应位置都是黑色的时候结果才为黑色，当某一张图片中为白色的时候，对应逻辑或运算结果也为白色，其余颜色与前面分析相一致。

03

逻辑运算~非

逻辑非运算的规则：

从逻辑非中的运算规则中，可以看出此时的逻辑运算只应用在一张图片上。

执行结果：

其实对于图像的逻辑运算比较简单，只要知道逻辑运算的规则。在前面对逻辑与运算进行了深入的分析，由于这几个逻辑运算仅仅是进行运算的规则不同，所以在后面的介绍中没有继续解释，只是给出了结果。