python

import cv2 as cv
import numpy as np
def function():
    img1 = np.zeros(shape = [400, 400, 3], dtype = np.uint8)
    img2 = np.zeros(shape = [400, 400, 3], dtype = np.uint8)
    img1[100: 200, 100: 200, 1] = 255
    img1[100: 200, 100: 200, 2] = 255
    cv.imshow("img1", img1)
    img2[150: 250, 150: 250, 2] = 255
    cv.imshow("img2", img2)
    
    dst1 = cv.bitwise_and(img1, img2)
    dst2 = cv.bitwise_or(img1, img2)
    dst3 = cv.bitwise_xor(img1, img2)
    
    cv.imshow("and", dst1)
    cv.imshow("or", dst2)
    cv.imshow("xor", dst3)
    
    test = cv.imread("../images/test.jpg")
    dst4 = cv.bitwise_not(test)
    cv.imshow("input", test)
    cv.imshow("not", dst4)
    
function()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

python中的新知识点
主要和c++中对比看吧

c++

#include "all.h"
using namespace std;
using namespace cv;

void MyClass::day007() {
    Mat test = read(PATH + "\\images\\test.jpg");
    Mat img = Mat::zeros(Size(400, 400), CV_8UC3);
    Rect rec(100, 100, 100, 100);
    img(rec) = Scalar(0, 0, 255);
    imshow("img1", img);
    Mat img1 = Mat::zeros(Size(400, 400), CV_8UC3);
    rec.x = 150;
    rec.y = 150;
    img1(rec) = Scalar(0, 0, 255);
    imshow("img2", img1);

    Mat dst, dst1, dst2, dst3;
    bitwise_and(img, img1, dst1);
    bitwise_or(img, img1, dst2);
    bitwise_xor(img, img1, dst3);

    imshow("and", dst1);
    imshow("or", dst2);
    imshow("xor", dst3);

    imshow("input", test);
    bitwise_not(test, dst);
    imshow("not", dst);
    waitKey(0);
}

c++新知识点：

• cv::bitwise_and();
• cv::bitwise_or();
• cv::bitwise_xor();
• cv::bitwise_not();
• cv::Mat的数据类型CV_8UC3;表示3位uchar类型数，共有3个通道
• cv::Size2i::Size();和Mat::size()的返回值是一样的
• cv::Rect
• cv::Mat::Mat(Rect);为图片中Rect范围内的像素赋值
• cv::Scalar::Scalar();为图像中的点赋值