Python 3.x 什么'；OpenCV上的b/w（mask=mask）和（mask=mask\u reverse）之差是多少？

有人能指出他们在工作中的区别吗？我是OpenCV的新手，所以他们之间的工作有点混乱

import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('D:\Downloads_Chrome\python.png',cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imread('D:\Downloads_Chrome\graph2.jpeg',cv2.IMREAD_COLOR)
rows, cols, channel = img1.shape
roi = img2[0:rows, 0:cols]
img1_2gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img1_2gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
img2_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask=mask_inv)
img1_fg = cv2.bitwise_and(img1,img1,mask=mask)
dest = cv2.add(img2_bg, img1_fg)
img2[0:rows, 0:cols] = dest
cv2.imshow('res',img2)
cv2.imshow('mask_inv',mask_inv)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('img2_bg',img2_bg)
cv2.imshow('img1_fg',img1_fg)
cv2.imshow('dest',dest)
cv2.imshow('img1_2gray',img1_2gray)
cv2.imshow('image1',img1)
#cv2.imshow('image2',img2)
if cv2.waitKey(0):
    cv2.destroyAllWindows()

---

在您的代码中，

mask

是一个二进制图像，用于定义/获取图像中所需的区域。考虑

I2=cv2.bitwise_and(I1,mask)

由于

mask

是二进制的，因此会发生这样的情况：如果

mask

设置为

0

，则图像

I2

将为0。但是，如果将

mask

设置为

1

，则图像

I2

将保留与

I1

相同的内容

现在，正如@MH304所指出的，

mask\u inv

就是这样定义的图像（使用

binary\u not

）：

---

这意味着

I3

将保留您以前从

I1

到

I2

中丢弃的所有内容。类似地，

I3

将丢弃从

I1

到

I2

的所有使用内容。因此，从某种意义上说，

I2

和

I3

是互补的（例如，放弃背景）。

我们如何知道你没有包括

mask\u inv

和

mask

的反定义：）我希望编辑可以解决这个问题。非常感谢。

mask_inv[i,j]=0  <=> mask[i,j]=1
mask_inv[i,j]=1  <=> mask[i,j]=0
#or equivalently, mask_inv[i,j]=1-mask[i,j]

I3=cv2.bitwise_and(I1,mask_inv)