JavaとOpenCVを使って2つの画像にビット単位のAND演算を行う方法

2つの画像間でビット単位のAND演算（論理積）を計算するには、org.opencv.core.Coreクラスが提供するbitwise_and()メソッドを使用します。

このメソッドは、入力画像・出力画像として3つのMatオブジェクトを受け取ります。ソース行列内の各要素に対してビット単位の論理積を計算し、その結果を出力先の行列に格納します。両方の画像で対応するピクセルが非ゼロである場合のみ、結果のピクセル値が保持される仕組みです。

メソッドの基本構文

Core.bitwise_and(src1, src2, dst);

• src1 / src2：演算の対象となる入力画像（Matオブジェクト）
• dst：演算結果を格納する出力画像（Matオブジェクト）

サンプルコード

以下のJavaの例では、まず画像をグレースケールとして読み込み、それを二値化した画像との間でビット単位のAND演算を計算しています。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class BitwiseAndExample {
   public static void main(String args[]) throws Exception {
      //OpenCVのコアライブラリを読み込む
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
      //画像をグレースケールとして読み込む
      String file ="D://images//elephant.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE );
      HighGui.imshow("Grayscale Image", src);
      //結果を格納するための空の行列を作成
      Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
      Mat threshold = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
      Mat gray = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
      //グレースケール画像を二値画像に変換（閾値100、反転指定）
      Imgproc.threshold(src, threshold, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV);
      HighGui.imshow("Binary Image", threshold);
      //ビット単位のAND演算を適用
      Core.bitwise_and(src, threshold, dst);
      HighGui.imshow("Bitwise And operation", dst);
      HighGui.waitKey();
   }
}

処理のポイント

• Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE：画像を最初からグレースケール（1チャンネル）として読み込みます。
• Imgproc.threshold()：閾値100を境に画素を白（255）と黒（0）に分ける二値化処理です。THRESH_BINARY_INVを指定すると、通常の二値化とは逆に明るい部分が黒、暗い部分が白になります。
• Core.bitwise_and()：元のグレースケール画像と反転二値画像の両方が非ゼロのピクセルだけが結果に残ります。

入力画像

実行結果

上記のプログラムを実行すると、次のようなウィンドウが順番に表示されます。

グレースケール画像

二値画像

ビット単位のAND演算結果