OPenCV版本：4.4

IDE：VS2019

功能描述

計算兩個矩陣的每個像素的邏輯或運算，或者是一個矩陣和一個 scalar：

• 兩個矩陣的大小要一樣:
  $$[\text{dst}(I)=\text{src1}(I)\vee \text{src2}(I)\text{if?mask}(I)=0]$$

• 如果是一個矩陣和一個scalar，src2是由和src1.channels()一樣的元素數量的 Scalar組成。

$$[\text{dst}(I)=\text{src1}(I)\wedge \text{src2}\text{if?mask}(I)=0]$$

• 如果是一個scalar和一個矩陣，src1是由和src2.channels()一樣的元素數量的 Scalar組成。
  $$[\text{dst}(I)=\text{src1}\wedge \text{src2}(I)\text{if?mask}(I)=0]$$

如果是浮點數的矩陣，由機器決定的位表示法（通常是 IEEE754）來進行操作，如果是多通道矩陣，每個通道單獨處理，以上第二和第三種情況下， scalar首先要轉換成矩陣類型。

函數原型

CV_EXPORTS_W void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask = noArray());

參數描述

• @參數 src1 第一個輸入矩陣或一個 scalar
• @參數 src2 第二個輸入矩陣或一個 scalar
• @參數 dst 輸出矩陣，和輸入矩陣同樣大小和類型.
• @參數 mask 可選操作,8位單通道矩陣,確定輸出矩陣將要改變的元素.

源碼示例

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp>int main() {cv::Mat image = cv::imread("D:\\OpenCVtest\\images\\juice.png");cv::Mat mask(image.rows, image.cols, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));std::cout << image.rows << " "<< image.cols;cv::Rect r(150, 280, 80, 100); rectangle(mask, r, cv::Scalar(255, 255, 255), -1);cv::Mat out;bitwise_or(image, mask, out);cv::imshow("第一個矩陣原圖", image);cv::imshow("第二個矩陣原圖", mask);cv::imshow("位或運算結果圖", out);cv::waitKey(0);return 0; }

運算結果

第一個輸入矩陣：

第二個輸入矩陣：

輸出矩陣：

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV中像素逻辑运算：逻辑或运算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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