逻辑运算是一种非常重要的运算方式，图像处理过程中经常要按照位进行逻辑运算，本节 介绍 Opencv中的按位逻辑运算，简称位运算。
在 Opencv内，常见的位运算函数如表3-1所示
表3-1 常见的位运算函数
| 函数名 | 基本含义 |
| cv2.bitwise_and() | 按位与 |
| cv2.bitwise_or() | 按位或 |
| cv2.bitwise_xor() | 按位异或 |
| cv2.bitwise_not() | 按位取反 |
在与运算中，当参与与运算的两个逻辑值都是真时，结果才为真。其逻辑关系可以类比图3-4所示的串联电路，只有当两个开关都闭合时，灯才会亮.
表3-2对与运算算子的不同情况进行了说明，表中使用“and”表示与运算。
按位与运算是指将数值转换为二进制值后，在对应的位置上进行与运算。例如，表3-3展了两个数值进行按位与运算的示例。
在 Opencv中，可以使用cv2.bitwise_and()函数来实现按位与运算，其语法格式为
dst =cv2.bitwise_and( srcl, src2 [, mask])
式中：
按位与操作有如下特点：
可以通过表3-4观察数值N(表中是219)与特殊值0和255进行按位与运算的结果。
根据上述特点，可以构造一幅掩模图像M，掩模图像M中只有两种值：一种是数值0,另外种是数值255.将该掩模图像M与一幅灰度图像G进行按位与操作，在得到的结果图像R中：
第13章将从另外一个角度对上述情况进行说明，以帮助大家更好地理解掩模及处理方式。
【例3.7】使用数组演示与掩模图像的按位与运算。
根据题目要求，编写代码如下：
import cv2
import numpy as np
a=np.random.randint(0, 255, (5, 5), dtype=np.uint8)
b=np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8)
b[0:3,0:3]=255
b[4,4]=255
c=cv2.bitwise_and(a, b)
print("a=\n",a)
print ("b=\n",b)
print("c=\n",c)
运行上述程序，输出结果如下：
a=
[[ 17 161 75 89 107]
[215 212 111 215 14]
[173 53 82 147 244]
[172 153 128 63 68]
[173 70 188 16 148]]
b=
[[255 255 255 0 0]
[255 255 255 0 0]
[255 255 255 0 0]
[ 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 255]]
c=
[[ 17 161 75 0 0]
[215 212 111 0 0]
[173 53 82 0 0]
[ 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 148]]
从程序可以看出，数组c来源于数组a与数组b的按位与操作。运算结果显示，对于数组c内的值，与数组b中数值255对应位置上的值来源于数组a：与数组b中数值0对应位置上的值为0.
【例3.8】构造一个掩模图像，使用按位与运算保留图像中被掩模指定的部分。
在本例中，我们构造一个掩模图像，保留图像lena的头部.
根据题目要求，编写代码如下：
import cv2
import numpy as np
a = cv2.imread("C://Users//25708//Pictures//picture//1 (1059).jpg")
b=np.zeros(a.shape, dtype=np.uint8)
b[50:350,200:400]=255
b[50:500,100:200]=255
c=cv2.bitwise_and(a, b)
cv2.imshow("a", a)
cv2.imshow("b", b)
cv2.imshow("c",c)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
除了需要对灰度图像进行掩模处理，还经常需要针对BGR模式的彩色图像使用掩模提取指定部分。由于按位与操作要求参与运算的数据有相同的通道，所以无法直接将彩色图像与单通道的掩模图像进行按位与操作。一般情况下，可以通过将掩模图像转换为BGR模式的彩色图像，让彩色图像与掩模图像进行按位与操作，实现掩模运算。
【例3.9】构造一个掩模图像，使用按位与操作保留图像内被掩模所指定的部分。
根据题目要求，编写代码如下：
import cv2
import numpy as np
a = cv2.imread("C://Users//25708//Pictures//picture//1 (1060).jpg",1)
b=np.zeros(a.shape, dtype=np.uint8)
b[50:350,200:400]=255
b[50:500,100:200]=255
c=cv2.bitwise_and(a, b)
cv2.imshow("a", a)
cv2.imshow("b", b)
cv2.imshow("c",c)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
运行上述程序，输出结果如图3-6所示，其中左图是原始图像，中间的图是掩模图像，右图是原始图像和掩模图像按位与后提取的图像。
同时，程序还会显示如下结果
a.shape= (355, 500, 3)
b.shape= (355, 500, 3)
或运算的规则是，当参与或运算的两个逻辑值中有一个为真时，结果就为真。其逻辑关系可以类比为如图3-7所示的并联电路，两个开关中只要有任意一个闭合时，灯就会亮。
表3-5对参与或运算的算子的不同情况进行了说明，表中使用“or”表示或运算
按位或运算是指将数值转换为二进制值后，在对应的位置上进行或运算。例如，表3-6展示了两个数值进行按位或运算的示例。
在 Opencv中，可以使用cv2.bitwise_or()函数来实现按位或运算，其语法格式为：
dst =cv2.bitwise_or( srcl, src2 [, mask])
式中
非运算是取反操作，满足如下逻辑
表3-7对参与运算算子的不同情况进行了说明，表中使用“not”表示非运算。
按位非运算是指将数值转换为二进制值后，在对应的位置上进行非运算。例如，表3-8展示了按位非运算的示例。
在 Opencv中，可以使用函数cv2.bitwise_not()来实现按位取反操作，其语法格式为
dst = cv2.bitwise_not(src[, mask]])
式中：
异或运算也叫半加运算，其运算法则与不带进位的二进制加法类似，其英文为“ exclusiveOR",因此其函数通常表示为xor.
表3-9对参与异或运算的算子的不同情况进行了说明，其中“xor”表示异或运算。
按位异或运算是指将数值转换为二进制值后，在对应的位置上进行异或运算。例如，表3-10展示了两个数值进行按位异或运算的示例。
在 Opencv中，可以使用函数cv2.bitwise_xor()来实现按位异或运算，其语法格式为：
dst =cv2.bitwise_xor( srcl, src2[, mask]])
式中：
joker-wt
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