我正在尝试提取输入图像中的蓝色。为此，我使用命令创建了一个蓝色HSV颜色边界和阈值HSV图像。
mask_img = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
接下来，我使用了按位与来处理输入图像和阈值图像。具体实现如下：
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask_img)
在这里，img是输入图像。我从OpenCV中得到了这段代码。但我不明白为什么在bitwise_and中使用了三个参数，每个参数实际上代表什么？为什么要在src1和src2中使用相同的图像？
此外，mask关键字在这里的用途是什么？请帮助我找出答案。
如果mask[i]不等于零，那么“和”操作将被执行，否则and操作的结果将为零。掩模应该是单通道的白色或黑色图像。你可以查看这个链接：http://docs.opencv.org/2.4.13.2/modules/core/doc/operations_on_arrays.html?highlight=bitwise#bitwise-and
这背后的基本概念是黑色的价值，在OPEN_CV中，它的价值为0。所以黑色+任何颜色=任何颜色，因为黑色的价值是0。
现在假设我们有两个图像，一个名为img1，另一个名为img2。img2包含一个标志，我们想把它放在img1上。我们创建threshold，然后创建img2的mask和mask_inv，还创建img1的roi。
现在我们需要做两件事来将img2的标志添加到img1上。我们使用mask_inv帮助创建roi的背景，并将mask_inv分为两个区域，一个是黑色，一个是白色，在白色区域中，我们将放置img1部分，并保留黑色不变-
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
在你的问题中，你直接使用了创建的img标签的遮罩。
res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask_img)
在img2中，我们需要将logo创建为ROI的前景。
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
在这里，我们使用了掩膜层，img2的标志部分填充在掩膜的白色部分。当我们将两者合并时，就会得到一个完美的组合ROI。
要获取完整的描述和理解，请访问：OPEN CV CODE FILES AND FULL DESCRIPTION
每个参数实际上是什么意思？
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask_img)src1：第一幅图像（合并的第一个对象）
src2：第二幅图像（合并的第二个对象）
mask：被理解为合并规则。如果图像区域（经过灰度化和掩膜处理后）呈黑色（取值为0），则不进行合并操作（即不将第一幅图像相应区域与第二幅图像相应区域合并），反之，则进行合并操作。在您的代码中，所引用的图像是“mask_img”。
在我的情况下，当它使白色+任何颜色=任何颜色时，我的代码是正确的。
import cv2
import numpy as np
# Load two images
img1 = cv2.imread('bongSung.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv.jpg')
# I want to put logo on top-left corner, so I create a ROI
rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols]
# NOw we need to create a mask of the logo, mask is conversion to grayscale of an image
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('mask', mask)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
#cv2.imshow("mask_inv", mask_inv)
#When using bitwise_and() in opencv with python then white + anycolor = anycolor; black + anycolor = black
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
#cv2.imshow("img1_bg", img1_bg)
cv2.imshow("img2", img2)
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
cv2.imshow('img2_fg', img2_fg)
dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst
#cv2.imshow("Image", img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以下链接清晰地解释了位运算及每个参数的意义。 http://opencvexamples.blogspot.com/2013/10/bitwise-and-or-xor-and-not.html
void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray())
计算两个数组或一个数组和一个标量的逐元素按位与运算。 参数： src1 - 第一个输入数组或标量。
src2 - 第二个输入数组或标量。
src - 单个输入数组。
value - 标量值。
dst - 输出数组，其大小和类型与输入数组相同。 mask - 可选操作掩码，8位单通道数组，指定要更改的输出数组元素。
按位与 ( InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask = noArray() )
src1 第一个输入数组或标量。
src2 第二个输入数组或标量。
dst 输出数组，其大小和类型与输入数组相同。
mask 可选操作掩码，8位单通道数组，指定要更改的输出数组的元素。
如果mask(I)≠0，则dst(I)=src1(I)∧src2(I)
mask操作dst
计算两个数组（dst = src1 & src2）的按位合取。计算两个数组或一个数组和标量的逐元素按位合取。