先來看看今天的結果圖

-> 此篇文章的程式碼 github

Day17_圖片聯集交集差集_or_and_xor_not_addWeighted.ipynb

前言

基本修圖技能學習完之後，
再來我們要來學一些比較進階會使用的修圖技巧囉！

OpenCV 的 終極圖層處理大全

今天這集是之前
Day 15 - 進階修圖2，OpenCV 當然也有像 ps 圖層的功能! 什麼?圖片也能加減法?! Add, Subtract, AddWeighted

的續集，我們在這篇會把所有 OpenCV 圖層的處理方式都整理起來！

先來看看我們今天的兩張圖

我們的圖一:

我們的圖二:

cv2.bitwise_or 圖片聯集

img1_img2_or =cv2.bitwise_or(img1, img2, dst=None, mask=None)

將兩張圖片做聯集，
在這裡因為白色是 (255, 255, 255)
藍色是(255, 0, 0)，聯集會留下 白色(255, 255, 255)

(只有要存在都保留。)

小提醒: 在 OpenCV 的世界中，所有顏色都是照 BGR 的順序哦 ~

cv2.bitwise_and 圖片交集

img1_img2_and =cv2.bitwise_and(img1, img2, dst=None, mask=None)

將兩張圖片做交集，
在這裡因為白色是 (255, 255, 255)
藍色是(255, 0, 0)，交集會留下 藍色(255, 0, 0)

(一個不存在就不留。)

cv2.bitwise_xor 圖片互斥或

img1_img2_xor =cv2.bitwise_xor(img1, img2, dst=None, mask=None)

將兩張圖片做互斥或，
在這裡因為白色是 (255, 255, 255)
藍色是(255, 0, 0)，互斥或會留下 黃色(0, 255, 255)

(兩個都存在就不留，一個存在就留。)

cv2.bitwise_not 圖片非運算

img1_not =cv2.bitwise_not(img1)

將一張圖片做非運算，
在這裡因為白色是 (255, 255, 255)
非運算會留下 黑色(0, 0, 0)。

反過來說，原本黑色的地方，
經過圖片非運算，會變成白色。

實際的運用

運用其實有很多東西能寫... 但今天的版面已經很多內容了，
決定合併到之後的內容再寫。

P圖的問題?

但這裡先給些提示，我們如果真的要實現把一個人P到另外一張圖，
我們直接用 addWeighted 是行不通的，
因為 addWeighted 只有調整透明度後貼上去，
因此貼上去的圖片原本的背景一定還在。

那想P圖應該怎麼做呢?

1. 先將圖片做二值化(之後的內容會提到，簡單來說將圖片變為黑白色)。
2. 把要挖掉的地方先用成黑色，可能會用到 cv2.bitwise_not
3. 使用 cv2.bitwise_and 挖掉該區域 (因為黑色=0全挖空，白色=255全保留)
4. 用 cv2.add 將圖片貼上該空白(被挖掉的)區域 (因為黑色=0，相加沒影響)

可以去想想看上面P圖過程其中的奧秘哦！

Reference

https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78241973

https://blog.csdn.net/qq_41895190/article/details/82905657

https://medium.com/%E4%B8%80%E5%80%8B%E4%BA%BA%E7%9A%84%E6%96%87%E8%97%9D%E5%BE%A9%E8%88%88/boolean%E5%9C%96%E5%BD%A2%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%B0%8F%E9%81%8A%E6%88%B2-f5bb22a1e1c2

https://blog.csdn.net/jnulzl/article/details/47129887

https://blog.csdn.net/u011028345/article/details/77278467