为什么cv2.bitwise_和opencvpython函数在单个标量值上返回四元素数组

Question

我试图理解opencvpython的cv2.bitwise_and函数。所以我试着：

import cv2
cv2.bitwise_and(1,1)

以上代码返回

^{pr2}$

我不明白它为什么会返回这个。在

Documentation表示：

dst(I) = src1(I) ^ src2(I) if mask(I) != 0

根据这个输出应该是单值1。我哪里出错了？在

Answer 1

文档在这方面有点模糊，需要对这两个源以及文档进行一些挖掘，以正确地解释正在发生的事情。在

首先是标量。在数据类型的上下文中，我们有一个cv::Scalar，它实际上是模板^{}的专门化。它表示一个4元向量，并从^{}一个表示固定大小向量的模板派生而来，这又是^{}的一个特例，一个表示小的固定大小矩阵的类。在

这是标量数据类型，但是在bitwise_and（以及相关函数）的上下文中，标量和非标量的概念要宽松得多—实际上函数并不知道给它提供了一个cv::Scalar的实例。在

如果你看一下signature of the function，你会注意到输入是^{}s。因此输入总是数组，但它们的某些属性可能不同（种类、元素类型、大小、维度等）。在

特定的check in the code验证大小、类型和种类是否匹配。如果是这样（在您的场景中也是这样），操作dst(I) = src1(I) ^ src2(I) if mask(I) != 0将运行。在

否则，它将检查其中一个输入数组是否表示标量。它使用函数^{}来完成此操作，return语句说明了其中的大部分内容：

return sz == Size(1, 1)
    || sz == Size(1, cn) || sz == Size(cn, 1)
    || (sz == Size(1, 4) && sc.type() == CV_64F && cn <= 4);

• 任何尺寸为1 x 1的东西
• 任何大小为1x cn或cnx1（其中cn是另一个输入数组的通道数）。在
• 任何大小为1 x 4且元素都是64位浮点值，但仅当另一个输入数组有4个或更少的通道时。在

最后一个例子既匹配默认的cv::Scalar（正如我们前面看到的，它是cv::Matx<double,4,1>），也匹配cv::Mat(4,1,CF_64F)。在

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作为中场休息，让我们来测试一下上面所学的内容。在

代码：

^{pr2}$

输出：

[1;
 0;
 0;
 0]
size : [1 x 4]
type==CV_64FC1 : yes

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已经覆盖了底层C++接口，让我们看看Python绑定。为Python API创建包装器的生成器相当复杂，所以让我们跳过这一步，而是检查它为bitwise_and生成的内容的相关片段：

    using namespace cv;

    {
    PyObject* pyobj_src1 = NULL;
    Mat src1;
    PyObject* pyobj_src2 = NULL;
    Mat src2;
    PyObject* pyobj_dst = NULL;
    Mat dst;
    PyObject* pyobj_mask = NULL;
    Mat mask;

    const char* keywords[] = { "src1", "src2", "dst", "mask", NULL };
    if( PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kw, "OO|OO:bitwise_and", (char**)keywords, &pyobj_src1, &pyobj_src2, &pyobj_dst, &pyobj_mask) &&
        pyopencv_to(pyobj_src1, src1, ArgInfo("src1", 0)) &&
        pyopencv_to(pyobj_src2, src2, ArgInfo("src2", 0)) &&
        pyopencv_to(pyobj_dst, dst, ArgInfo("dst", 1)) &&
        pyopencv_to(pyobj_mask, mask, ArgInfo("mask", 0)) )
    {
        ERRWRAP2(cv::bitwise_and(src1, src2, dst, mask));
        return pyopencv_from(dst);
    }
    }
    PyErr_Clear();

我们可以看到对应于InputArray或OutputArray的参数被加载到cv::Mat实例中。让我们看看^{}中与您的场景对应的部分：

if( PyInt_Check(o) )
{
    double v[] = {static_cast<double>(PyInt_AsLong((PyObject*)o)), 0., 0., 0.};
    m = Mat(4, 1, CV_64F, v).clone();
    return true;
}

包含转换为double的输入整数的cv::Mat(4, 1, CV_64F)（回想一下，这符合标量测试），其余3个位置用零填充。在

由于没有提供目的地，因此将自动分配一个与输入大小和类型相同的Mat。返回Python时，Mat将成为numpy数组。在