(OpenCV)bitwise_and 的mask通俗理解[轉錄]
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4 min readNov 21, 2020
先來兩張圖：
我們要把logo圖貼到美女圖的右下角，應該怎麼做呢？直接上思路圖：
不要怕，聽我慢慢講，首先，理解的一個關鍵問題，是要明白圖中的“黑色”是什麼，黑色代表0，0嘛，如果顏色數字和它想加（cv2.add），就是顏色數字本身，如果顏色數字和它進行位與運算（cv2.bitwise_and），就還是0；反過來理解，對有黑色的部分，用bitwise_and函數，可以把其他圖相應部分被黑化；用cv2. add函數，可以在黑色區域顯示其他圖的東西。囉嗦一下是值得的，這對理解整個過程是至關重要的。
對於上面的思路圖，從左到右是程序的實現過程，但要理解思路，則要從右往左，倒過來看：
1、 我們要得到右下角的圖，其實就是要得到箭頭最右邊的圖。哪怎樣才能得到它呢？
2、 想像自己用剪刀把最右邊的圖剪出logo，我們要得到倒數第二列那兩個圖了；用add函數，使這兩圖的有色部分剛好套進對方的黑色部分，就得到最右邊那張圖了，哪這兩張圖又怎麼得到呢？
3、 看中間列，這次不是剪，而是把掩膜覆蓋到有色圖上，其中黑色是不透明的，而白色的透明的。上下兩組圖分別生產右邊的圖，都是通過bitwise_and函數，作用都是用黑色部分把有色圖的相應部分乾掉了。這四張圖，下面是logo原圖，上面是原圖剪出來的小圖。哪中間的兩個掩膜又是怎樣得到的呢？
4、 有灰度圖就行了，通過閥值把灰度圖把像素推向兩個極端，不就有這兩個掩膜了嗎，那灰度圖又是怎麼來的呢？
5、 把logo原圖灰度化，用cvtColor函數，到此，應該有“終於明白了”的感覺了吧
代碼奉上：
import cv2
import numpy as npimg1 = cv2.imread('jiemi.jpg')
img2 = cv2.imread('logo.jpg')
#引入两个图片，第二个是logor1,c1,ch1 = img1.shape
r2,c2,ch2 = img2.shape
roi = img1[r1-r2:r1, c1-c2:c1 ]
#设定jiemi图的roi，注意：对roi的操作就是对img1的操作gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#得到灰度图ret, ma1 = cv2.threshold(gray, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY)
fg1 = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask=ma1)
#ma1是黑化logo，黑的地方可以通过bitwise_and把其他黑掉，所以ma1是黑roi的ret, ma2 = cv2.threshold(gray, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
fg2 = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = ma2)
#ma2是黑化周边，所以ma2是黑logo的
#ma2=cv2.bitwise_not(ma1) 也可以这样对其反转roi[:] = cv2.add(fg1, fg2)
#这里终于合体了cv2.imshow('img1',img1)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
