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1、OpenCV中是带有图像的加减乘除的运算的

//效果等于src1 + src2
void add(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
                  InputArray mask=noArray(), int dtype=-1);

void subtract(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
                       InputArray mask=noArray(), int dtype=-1);

void multiply(InputArray src1, InputArray src2,
                       OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1);

void divide(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
                     double scale=1, int dtype=-1);

void divide(double scale, InputArray src2,
                     OutputArray dst, int dtype=-1);

void scaleAdd(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst);


//其中这个addweight的效果和alpha*src1 + beta*src2 是一样的
void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,
                          double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);

2、位运算

void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,
                          OutputArray dst, InputArray mask=noArray());

void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,
                         OutputArray dst, InputArray mask=noArray());

void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2,
                          OutputArray dst, InputArray mask=noArray());

void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst,
                          InputArray mask=noArray());

使用位运算剪切图片

效果如下:

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	
	 const char* imagename = "C://Users//huashuo111//Desktop//test2.bmp";
     //从文件中读入图像
     Mat img = imread(imagename,IMREAD_GRAYSCALE);
     //如果读入图像失败
     if(img.empty())
     {
         fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
         return-1;
     }
	// resize(img,img,Size(),0.5,0.5);
	 Mat mask(img.rows,img.cols,CV_8UC1,Scalar(0,0,0));
	 circle(mask,Point(mask.rows/2,mask.cols/2),150,CV_RGB(255,255,255),-1);
	
	 Mat r;
	 const uchar white=255;
	
	 bitwise_and(img,mask,r);
	 for(int i=0;i<r.rows;i++)
		 for(int j=0;j<r.cols;j++)
		 {
			 if(!mask.at<uchar>(i,j))
				 r.at<uchar>(i,j)=white;
		 }
 
	imshow("img",img);
	imshow("mask",mask);
	imshow("result",r);
 
     waitKey();
     return 0;
}

3、归一化

实现函数为:

normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mask=noArry())

想到在做对矩阵的某一行或者是某一列做归一化时很繁琐，其实可以先用range取出某一行或者是某一列，调用normalize就可以实现了。思想在这里，其余不赘述。