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一、概述

图像的与运算主要用于获取某个图像中感兴趣的部分，是针对两个图像矩阵数组或一个数组与标量的按位与，其结果计算方法如下：

1. 当src1和src2代表的两个图像矩阵数组的大小相同时，结果矩阵元素的值为：
   dst(I)=src1(I)∧src2(I) if mask(I)≠0
2. 当src1为矩阵数组而src2为标量时，结果矩阵元素的值为：
   dst(I)=src1(I)∧src2 if mask(I)≠0
   具体标量经老猿测试发现可以是一个常数或一个代表BGRA的四元组，是否还有其他形式不确认，但二元组和三元组肯定不行，如果是常数，OpenCV会转成一个代表BGRA的4元组参与运算，该四元组的第一个元素就是该常数，其他元素为0。
3. src1为标量而src2为矩阵数组时，结果矩阵元素的值为：
   dst(I)=src1∧src2(I) if mask(I)≠0
   标量取值与上面场景相同。

关于上述运算过程，补充说明如下：

1. 在浮点数组的情况下，位运算与机器环境相关的位表示方法（通常与IEEE754兼容）相关；
2. 在多通道矩阵数组情况下，每个通道都是独立处理的；
3. 在上述第二和第三种情况下，标量如果为常数或单一数值变量，首先转换为四元组。

二、语法说明

函数原型：

bitwise_and(src1, src2, dst=None, mask=None)

参数说明：

• src1、src2：为输入图像或标量，标量可以为单个数值或一个四元组
• dst：可选输出变量，如果需要使用非None则要先定义，且其大小与输入变量相同
• mask：图像掩膜，可选参数，为8位单通道的灰度图像，用于指定要更改的输出图像数组的元素，即输出图像像素只有mask对应位置元素不为0的部分才输出，否则该位置像素的所有通道分量都设置为0

返回值为结果图像矩阵，如果dst传入了实参，则返回值与dst对应 实参相同。

三、案例：

下面的案例将一副图像加载到内存，然后分别与一个数值和一个构造的mask矩阵相乘。加载的原图imgs.jpg大小为720*600的三通道彩色图像。图像如下：

案例代码如下：

import numpy as np
import cv2
def main():
    imgSrc = cv2.imread(r'F:picimgs.JPG')
    # 下面2行代码构造输出OpenCV图标的掩膜，255确保所有位都是1
    imgMask = np.zeros(imgSrc.shape,dtype=np.uint8)
    imgMask[20:190,580:715] = 255 
  

    resultImg1 = cv2.bitwise_and(imgSrc, imgMask)
    resultImg2 = cv2.bitwise_and(imgSrc, 255)
    resultImg3 = cv2.bitwise_and(imgSrc, (255,255,255,255))

    cv2.imshow('resultImg1', resultImg1)
    cv2.imshow('resultImg2', resultImg2)
    cv2.imshow('resultImg3', resultImg3)
    cv2.waitKey(0)
 
main()

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输出三幅图像分别如下：



可以看到数值255与图像数组与时只保留了B通道的像素值，图像全部蓝化。

四、小结

本文详细介绍了OpenCV-Python图像位与运算bitwise_and函数的语法及计算方法，并举例说明了图像和标量的按位与、构造的掩膜图像和图像的按位与。可以看到bitwise_and可以控制选择感兴趣的通道（调整四元组的元素值）或区域进行输出。同时bitwise_and可以用于对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理，也可以进行图像结构特征提取，用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中相似的结构特征。

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更多OpenCV-Python的介绍请参考专栏《OpenCV-Python图形图像处理》相关文章。

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