Python OpenCV 之影像乘除與像素的邏輯運算，影像處理取經之旅第 17 天

今天的學習的內容是：通過 Python OpenCV 對影像實作乘除操作，涉及函式為 cv2.multiply 與 cv2.divide，后面又補充了一些像素的邏輯運算，以及一個綜合案例

cv2.multiply

該函式的語法格式如下：

cv2.multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)

引數說明：
src1：第一張影像
src2：第二張影像
dst：可選引數，目標影像，需要提前分配空間，可省略
mask：掩膜
scale：縮放比，常量，即在 src1*src2 的基礎上再乘 scale
dtype：輸出影像陣列的深度，默認等于-1

測驗下面的代碼，嘗試之后，發現乘法很容易就全黑或者全白，畢竟兩個數字相乘知乎，很容易超過 255，

import cv2 as cv

def multiply_demo(src1, src2):
    ret = cv.multiply(src1, src2)
    cv.imshow("multiply_demo", ret)
    cv.waitKey(0)

if __name__ == "__main__":
    src1 = cv.imread("./18_3.jpeg")
    src2 = cv.imread("./18_4.jpg")
    multiply_demo(src1, src2)

如果 cv2.multiply 函式的第二個影像為一個標量，那運行結果是針對單一通道進行疊加，

import cv2 as cv

from matplotlib import pyplot as plt

def multiply_demo(src1, src2):
    ret = cv.multiply(src1, 1.5)

    plt.subplot(121), plt.imshow(src1), plt.title('src1')
    plt.subplot(122), plt.imshow(ret), plt.title('ret')
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    src1 = cv.imread("./18_3.jpeg")
    src2 = cv.imread("./18_4.jpg")
    multiply_demo(cv.cvtColor(src1,cv.COLOR_BGR2RGB), cv.cvtColor(src2,cv.COLOR_BGR2RGB))

運行效果截圖：

cv2.divide

該函式的語法格式為：

divide(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)

本部分與相乘基本一致，影像相除最后很容易得到一個全黑的圖，

具體可以自行嘗試，

像素的邏輯運算

像素的邏輯運算涉及與、或、非、異或等基本運算（要進行邏輯運算，兩張圖片的形狀（shape）必須一樣）

對應函式的格式如下

cv2.bitwise_and(src1, src2,mask)

作用：對二進制資料進行“與”操作，即對影像（灰度影像或彩色影像均可）每個像素值進行二進制“與”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0，
這個里面的掩膜非常有用，我們細說一下，

在徹底學習演膜之前，需要接觸一個新的概念，又要學習新東西啦，

而且在接下來的幾篇博客，都要圍繞演膜與 ROI 展開，因為在學習的時候，發現這部分知識很重要，

ROI（感興趣區域，英文全稱叫做 Region Of Internet）

下面我們實作找到 ROI，并且移動 ROI，代碼如下：

下述代碼測驗圖片，使用的是：

我們要獲取的是蕾姆的犄角

import cv2 as cv

path = r"1919.jpeg"

# 讀取圖片
image = cv.imread(path)
# 輸出圖片形狀
# 注意輸出的元組（rows,cols,dtype）
print(image.shape)
# cv.imshow("image", image)
# 捕捉犄角區域
horn = image[60:100, 180:240]
# cv.imshow("horn", horn)
# 框選犄角區域
# image = cv.rectangle(image, (180, 55), (240, 105),  (0, 0, 255), thickness=2)
# print(horn.shape)
# 拷貝一個犄角
# image[60:100, 120:180] = image[60:100, 180:240]
# 只要形狀大小相同就可以移動 ROI 到另一部分
# image[100:140, 220:280] = horn
# 犄角轉換成灰度圖
horn = cv.cvtColor(horn, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 灰度圖在轉換成BGR圖
back_horn = cv.cvtColor(horn, cv.COLOR_GRAY2BGR)
# image[250:370, 250:350] = back_horn
image[60:100, 180:240]  = back_horn

cv.imshow("Region Of Interest(ROI)", horn)
cv.imshow("horn", image)

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

上述代碼，你可以在學習程序中自行解開查閱，重點部分都已經寫在注釋里面了，

獲取到犄角圖之后，我們在對其進行二值化操作，具體代碼如下

import cv2 as cv

path = r"1919.jpeg"

# 讀取圖片
image = cv.imread(path)
# 輸出圖片形狀
# 注意輸出的元組（rows,cols,dtype）
print(image.shape)
# cv.imshow("image", image)
# 捕捉犄角區域
horn = image[60:100, 180:240]

# 犄角轉換成灰度圖
gray_horn = cv.cvtColor(horn, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 獲取到了犄角的二值化影像
thresh, mask = cv.threshold(gray_horn, 160, 255, cv.THRESH_BINARY)

# 獲取 mask 的反色影像
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
# cv.imshow("mask", mask)


# 打開一個彩色糖果圖片
colors = cv.imread(r"colors.jpg")
# 選中一塊與 mask 相同大小的 ROI
rows, cols = mask.shape[:2]
pie_colors = colors[10:10+rows, 20:20+cols]
print(pie_colors.shape)
print(mask.shape)
cv.imshow("pie_colors", pie_colors)


# 選出犄角部分
img1_bg = cv.bitwise_and(horn, pie_colors, mask=mask)
# cv.imshow("img1_bg", img1_bg)
img2_fg = cv.bitwise_and(horn, horn, mask=mask_inv)
# cv.imshow("img2_fg", img2_fg)
# 兩個犄角合并在一起
add_img = image.copy()  # 對原影像進行拷貝
dst = cv.addWeighted(img1_bg, 0.3, img2_fg, 1, 0)
# cv.imshow("dst", dst)
add_img[60:100, 180:240] = dst
# image[60:100, 180:240] = back_horn

cv.imshow("origin", image)
cv.imshow("new", add_img)

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

上面的代碼，理解起來有寫難度，本階段先嘗試理解即可（橡皮擦在寫的時候，也暈掉了，總感覺缺少一些知識，沒有吃透）

用到了以前學習的二值化操作，用到了灰度圖，也用到了影像疊加，

也有可能是因為案例選擇的不好，最后更換犄角之后的圖片很難看，如下圖所示，

看起來，缺少一部分融合的效果，后面知識比較全面之后，可能對這些理解會更加深入，

效果雖然丑爆了，但是終究是能操作指定區域了，

上述代碼也用到了下面的邏輯運算，先理解含義，后面逐步展開內容，

cv2.bitwise_or(src1, src2,mask)

作用：對不同通道相同位置的二進制值進行"或"運算(對應位置只要有一個為 1,結果就為 1)，

cv2.bitwise_not()

作用：按位取反

cv2.bitwise_xor(src1,src2,dst,mask)

作用：輸出兩個影像的異或 dst = src1 ^ src2

測驗代碼如下：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

src1 = cv2.imread('18_1.jpg')
src2 = cv2.imread('18_2.jpg')
d_and = cv2.bitwise_and(src1, src2)
d_or = cv2.bitwise_or(src1, src2)
d_not = cv2.bitwise_not(src1)
d_xor = cv2.bitwise_xor(src1, src2)

title = ['src1', 'src2', 'and', 'or', 'not', 'xor']
images = [src1, src2, d_and, d_or, d_not, d_xor]
for i in range(6):
    plt.subplot(2, 3, i+1)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(
        images[i], cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title(title[i])
plt.show()

代碼運行之后的效果如圖：

下篇博客，將使用之前的內容，加上像素的邏輯運算完成一個【扣章效果】，

學習完今天的效果之后，發現對以前學過的地方有遺漏，后面幾篇博客，基于已經學習的知識，好好夯實幾天吧，

OpenCV 尾聲

1 個小時又過去了，對 Python OpenCV 相關的知識點，你掌握了嗎？

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今天是持續寫作的第 56 / 100 天，
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