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【OpenCV 基础知识 18】对两图像按位与操作

news 来源：原创 2024/9/29 8:17:32

cvAnd是opencv的一个库函数，功能是计算两个数组的按位与的结果。计算两个数组的每个元素的按位与 void cvAnd( const
CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL );
src1 第一个原数组 src2 第二个原数组. dst 输出数组 mask 操作覆盖面（ 8-bit 单通道数组）;
只有覆盖面指定的输出数组被修改函数 cvAnd 计算两个数组的每个元素的按位逻辑与： dst(I)=src1(I)&src2(I) if
mask(I)!=0 对浮点数组按位表示操作是很有利的。除覆盖面，所有数组都必须有相同的类型，相同的大小（或ROI大小）。

program cv_And;{$APPTYPE CONSOLE}
{$POINTERMATH ON}
{$R *.res}usesSystem.SysUtils,ocv.highgui_c,ocv.core_c,ocv.core.types_c,ocv.imgproc_c,uResourcePaths;constfilename = cResourceMedia + 'roulette-wheel2-small.jpg';VarRmin: Integer = 0;Rmax: Integer = 256;Gmin: Integer = 0;Gmax: Integer = 256;Bmin: Integer = 0;Bmax: Integer = 256;RGBmax: Integer = 256;image: pIplImage = nil;dst: pIplImage = nil;// 用于存储 RGB 通道rgb: pIplImage = nil;r_plane: pIplImage = nil;g_plane: pIplImage = nil;b_plane: pIplImage = nil;// 用于存储变换后的 RGB 通道r_range: pIplImage = nil;g_range: pIplImage = nil;b_range: pIplImage = nil;// 用于存储合并后的图像rgb_and: pIplImage = nil;// 处理滑动条的回调函数
procedure myTrackbarRmin(pos: Integer); cdecl;
beginRmin := pos;cvInRangeS(r_plane, cvScalar(Rmin), cvScalar(Rmax), r_range);
end;procedure myTrackbarRmax(pos: Integer); cdecl;
beginRmax := pos;cvInRangeS(r_plane, cvScalar(Rmin), cvScalar(Rmax), r_range);
end;procedure myTrackbarGmin(pos: Integer); cdecl;
beginGmin := pos;cvInRangeS(g_plane, cvScalar(Gmin), cvScalar(Gmax), g_range);
end;procedure myTrackbarGmax(pos: Integer); cdecl;
beginGmax := pos;cvInRangeS(g_plane, cvScalar(Gmin), cvScalar(Gmax), g_range);
end;procedure myTrackbarBmin(pos: Integer); cdecl;
beginBmin := pos;cvInRangeS(b_plane, cvScalar(Bmin), cvScalar(Bmax), b_range);
end;procedure myTrackbarBmax(pos: Integer); cdecl;
beginBmax := pos;cvInRangeS(b_plane, cvScalar(Bmin), cvScalar(Bmax), b_range);
end;Varframemin, framemax: Double;c: Integer;begintry// 读取图像image := cvLoadImage(filename);WriteLn(Format('[i] image: %s', [filename]));// 创建图像rgb := cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 3);r_plane := cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);g_plane := cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);b_plane := cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);r_range := cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);g_range := cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);b_range := cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);rgb_and := cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);// 复制图像cvCopy(image, rgb);// 分离通道cvSplit(rgb, b_plane, g_plane, r_plane, nil);// 计算各通道的最小和最大值framemin := 0;framemax := 0;cvMinMaxLoc(r_plane, @framemin, @framemax);WriteLn(Format('[R] %f x %f', [framemin, framemax]));Rmin := Trunc(framemin);Rmax := Trunc(framemax);cvMinMaxLoc(g_plane, @framemin, @framemax);WriteLn(Format('[G] %f x %f', [framemin, framemax]));Gmin := Trunc(framemin);Gmax := Trunc(framemax);cvMinMaxLoc(b_plane, @framemin, @framemax);WriteLn(Format('[B] %f x %f', [framemin, framemax]));Bmin := Trunc(framemin);Bmax := Trunc(framemax);// 创建窗口cvNamedWindow('original', CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow('R', CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow('G', CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow('B', CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow('R range', CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow('G range', CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow('B range', CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow('rgb and', CV_WINDOW_AUTOSIZE);// 创建滑动条cvCreateTrackbar('Rmin', 'R range', @Rmin, RGBmax, myTrackbarRmin);cvCreateTrackbar('Rmax', 'R range', @Rmax, RGBmax, myTrackbarRmax);cvCreateTrackbar('Gmin', 'G range', @Gmin, RGBmax, myTrackbarGmin);cvCreateTrackbar('Gmax', 'G range', @Gmax, RGBmax, myTrackbarGmax);cvCreateTrackbar('Bmin', 'B range', @Gmin, RGBmax, myTrackbarBmin);cvCreateTrackbar('Bmax', 'B range', @Gmax, RGBmax, myTrackbarBmax);// 根据图像尺寸移动窗口位置if (image^.width < 1920 / 4) and (image^.height < 1080 / 2) thenbegincvMoveWindow('original', 0, 0);cvMoveWindow('R', image^.width + 10, 0);cvMoveWindow('G', (image^.width + 10) * 2, 0);cvMoveWindow('B', (image^.width + 10) * 3, 0);cvMoveWindow('rgb and', 0, image^.height + 30);cvMoveWindow('R range', image^.width + 10, image^.height + 30);cvMoveWindow('G range', (image^.width + 10) * 2, image^.height + 30);cvMoveWindow('B range', (image^.width + 10) * 3, image^.height + 30);end;while true dobegin// 显示原图cvShowImage('original', image);// 显示各通道cvShowImage('R', r_plane);cvShowImage('G', g_plane);cvShowImage('B', b_plane);// 显示阈值化结果cvShowImage('R range', r_range);cvShowImage('G range', g_range);cvShowImage('B range', b_range);// 合并通道cvAnd(r_range, g_range, rgb_and);cvAnd(rgb_and, b_range, rgb_and);// 显示合并结果cvShowImage('rgb and', rgb_and);// 等待按键c := cvWaitKey(33);if (c = 27) then// 如果按下 ESC 键，退出循环break;end;// 输出结果WriteLn('[i] Results:');WriteLn(Format('[i][R] %d : %d', [Rmin, Rmax]));WriteLn(Format('[i][G] %d : %d', [Gmin, Gmax]));WriteLn(Format('[i][B] %d : %d', [Bmin, Bmax]));// 释放图像资源cvReleaseImage(image);cvReleaseImage(rgb);cvReleaseImage(r_plane);cvReleaseImage(g_plane);cvReleaseImage(b_plane);cvReleaseImage(r_range);cvReleaseImage(g_range);cvReleaseImage(b_range);cvReleaseImage(rgb_and);// 销毁窗口cvDestroyAllWindows();excepton E: Exception doWriteLn(E.ClassName, ': ', E.Message);end;end.