二：OpenCV图片叠加逻辑运算

通过图片叠加逻辑运算可以实现多种效果，如模版截取感兴趣区域，图片融合，色彩交叉等，本文涉及4个图片矩阵叠加逻辑运算函数，如下：
1.bitwise_and
2.bitwise_or
3.bitwise_not
4.bitwise_xor

1.函数bitwise_and
定义：
void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask = noArray());

def bitwise_and(src1, src2, dst=None, mask=None)
参数：
src1：输入图像或矩阵1
src2：输入图像或矩阵2
dst：输出图像
mask:掩码，通常采用默认值
作用:将两幅图像进行与运算。
使用案例

#python code:
import cv2

image_mat1=cv2.imread(image1path)
image_mat1=cv2.threshold(image_mat1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
image_mat2=cv2.imread(image2path)
image_mat2=cv2.threshold(image_mat2, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
res = cv2.bitwise_and(image_mat1, image_mat2)
plt.figure("bitwise_and")
plt.title("bitwise_and")
plt.imshow(res)
plt.show()

#C code:
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src1 = imread("xxx/x1.jpg", 1);
	Mat src2 = imread("xxx/x2.jpg", 1);
	Mat andMat;
	bitwise_and(src1, src2, andMat);
	namedWindow("andMat", 0);
	imshow("andMat", andMat);
	waitKey(0);
	return 0;
}
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效果如下

2.函数bitwise_or
定义：
void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask = noArray());

def bitwise_or(src1, src2, dst=None, mask=None)
参数：
src1：输入图像或矩阵1
src2：输入图像或矩阵2
dst：输出图像
mask:掩码，通常采用默认值
作用:将两幅图像进行或运算。
使用案例

#python code:
import cv2

image_mat1=cv2.imread(image1path)
image_mat1=cv2.threshold(image_mat1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
image_mat2=cv2.imread(image2path)
image_mat2=cv2.threshold(image_mat2, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
res = cv2.bitwise_or(image_mat1, image_mat2)
plt.figure("res_bitwise_or")
plt.title("res_bitwise_or")
plt.imshow(res)
plt.show()
        
#C code
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src1 = imread("e:/TestImage/4.png", 1);
	Mat src2 = imread("e:/TestImage/6.png", 1);
	Mat orMat;
	bitwise_or(src1, src2, orMat);
	namedWindow("orMat", 0);
	imshow("orMat", orMat);
	waitKey(0);
	return 0;
}
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效果如下：

3.函数bitwise_not
定义：
void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst,InputArray mask = noArray());

def bitwise_not(src, dst=None, mask=None)
参数：
src：输入图像或矩阵1
dst：输出图像
mask:掩码，通常采用默认值
作用:将两幅图像进行非运算。
使用案例

#python code:
import cv2

image_mat1=cv2.imread(image1path)
image_mat1=cv2.threshold(image_mat1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
image_mat2=cv2.imread(image2path)
image_mat2=cv2.threshold(image_mat2, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
res = cv2.bitwise_not(image_mat1, image_mat2)
plt.figure("bitwise_not")
plt.title("bitwise_not")
plt.imshow(res)
plt.show()

#C code
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src = imread("xxx/4.jpg", 1);
	Mat notMat;
	bitwise_not(src,  notMat);
	namedWindow("notMat", 0);
	imshow("notMat", notMat);
	waitKey(0);
	return 0;
}
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效果如下

4.函数bitwise_xor
定义：
void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask = noArray());

def bitwise_xor(src1, src2, dst=None, mask=None)
参数说明：
src1：输入图像或矩阵1
src2：输入图像或矩阵2
dst：输出图像
mask:掩码，通常采用默认值
作用:将两幅图像进行异或运算。
使用案例：

#python code:
import cv2

image_mat1=cv2.imread(image1path)
image_mat1=cv2.threshold(image_mat1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
image_mat2=cv2.imread(image2path)
image_mat2=cv2.threshold(image_mat2, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
res = cv2.bitwise_xor(image_mat1, image_mat2)
plt.figure("bitwise_xor")
plt.title("bitwise_xor")
plt.imshow(res)
plt.show()

#C code
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src1 = imread("xxx/1.jpg", 1);
	Mat src2 = imread("xxx/2.jpg", 1);
	Mat xorMat;
	bitwise_xor(src1, src2, xorMat);
	namedWindow("xorMat", 0);
	imshow("xorMat", xorMat);
	waitKey(0);
	return 0;
}
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效果如下


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