영상의 논리 연산 ( + xor 연산 )

영상의 논리 연산

영상의 논리 연산은 각 픽셀 값에 대하여 비트 단위로 이루어진다.

그레이 스케일 영상의 경우, 한 픽셀(1byte=8bit)을 구성하는 여덟개의 비트에 각각 논리연산이 이루어진다.

예를 들어 두 개의 입력 영상에서 특정 좌표에 있는 픽셀의 그레이스케일 값이(0~255) 각각 110과 200인 경우, 아래와 같이 연산된다.                                  

	110 = 01101110(2)
	200 = 11001000(2)
110 AND 200	01001000(2)=72
110 OR 200	11101110(2)=238
110 XOR 200	10100110(2)=166
NOT 110	10010001(2)=145

OpenCV에서는 AND,OR,XOR,NOT 의 논리연산 함수를 제공한다.

cv2.bitwise_and(src1,src2)

cv2.bitwise_or(src1,src2)

cv2.bitwise_xor(src1,src2)

cv2.bitwise_not(src1)  //not은 피연산자가 하나뿐인 단항연산자이므로 하나의 영상만을 입력받는다.

흰색의 픽셀값은 255로 모든 비트가 1로 설정된 11111111(2),

검정색의 픽셀값은 0으로 모든 비트가 0으로 설정되어 00000000(2)이다.

 

흰색의 픽셀(11111111(2))을 다른 영상(new_src라 가정)의 같은 위치 픽셀과 and 연산을 하게 된다면, 그 픽셀 위치에는 new_src의 픽셀이 그대로 반영되게 될 것이다. ( 1 and 1 => 1, 1 and 0 => 0 이기 때문 ) 

or 연산을 하다면 전체 영상이 흰색이 될 것이다. (1 or 1 => 1, 1 or 0 => 1)

xor 연산을 한다면 new_src의 각픽셀의 비트들이 모두 반전된 결과가 나올 것이다 (1 xor 1 => 0, 1xor 0 => 1)

not 연산은 해당영상의 각 픽셀 모든 비트를 반전시킨다.

 

 

배타적 논리합

XOR exclusive or : 주어진 2개의 명제 가운데 1개만 참일 경우 판단하는 논리 연산이며

exclusive OR, exclusive NOR, 보통 exclusive의 x를 따와서 XOR로 많이 사용한다.

exclusive는 '배타적'이라는 뜻으로, 우리들은 일상속에서 남을 배척하는 것을 보통 배타적이라고 말한다.

이를 생각해보면 0 과 1 같이 비트가 서로 다를 경우(즉, 배타적일 경우) 에 1(참), 0 xor 0, 1 xor 1과 같이 서로 같을 경우에는 배타적이지 않기 때문에 0(거짓)이 논리 연산의 결과가 된다.

간단히 생각하면 같으면 0, 다를 땐 1

exclusive, 배타적이라는 뜻을 떠올려보면 햇갈리지 않을 것 같다.