1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 #前提需要运算的图像大小和类型完全相同 5 #算术运算 加减乘除 6 #逻辑运算 与 或 非 7 #。。。等等 8 #-----------算术运算---------------- 9 cv.add()#加（黑0 白255） 10 cv.subtract() #减 11 cv.divide() #除 12 cv.multiply() #乘 13 14 cv.mean() #均值（返回三个通道的均值 b g r） 15 a, b = cv.meanStdDev() #均值和方差（返回三个通道的均值 和方差b g r） 16 #方差越大 差异越大 ，反之越小 17 #根据期望方差 可以筛选一些图像（有用的和没用的） 18 19 20 #-------------------逻辑运算------------------- 21 cv.bitwise_not() 22 cv.bitwise_and() # 运用到3 色彩空间中 将绿色单独显示dst = cv.bitwise_and(frame ，frame ， mask = mask) 23 cv.bitwise_or() #和加类似 24 cv.bitwise_xor() 25 26 #-------------------亮度 和对比度------------------- 27 #cv.addWeighted(img , "对比度" , blank , 1-对比度, 亮度)