Java OpenCVで2つの画像にビット単位のXOR演算を実行する方法

OpenCVでは、org.opencv.core.Coreクラスが提供するbitwise_xor()メソッドを使うことで、2つの画像間のビット単位の排他的論理和（XOR）を簡単に計算できます。

このメソッドは、ソース行列・デスティネーション行列・結果を格納する行列として3つのMatオブジェクトを受け取り、ソース行列の各要素に対してビット単位のXOR演算を実行し、その結果をデスティネーション行列に格納します。

bitwise_xor()メソッドの基本構文

Core.bitwise_xor(src1, src2, dst);

• src1 / src2： 演算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、画像をグレースケール化し、さらに二値化した結果に対してビット単位のXOR演算を適用しています。

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 BitwiseXORExample {
   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
      Imgproc.threshold(src, threshold, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV);
      HighGui.imshow("Binary Image", threshold);
      // ビット単位のXOR演算を適用
      Core.bitwise_xor(src, threshold, dst);
      HighGui.imshow("Bitwise XOR operation", dst);
      HighGui.waitKey();
   }
}

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表示されます。

グレースケール画像：

二値画像：

ビット単位XOR演算の結果：

ポイントまとめ

• XOR演算は、対応するピクセルのビット値が異なる場合に1（白）、同じ場合に0（黒）となる論理演算です。
• 画像処理においては、マスク処理や画像の差分抽出などに応用できます。
• 演算を行う2つのMatオブジェクトは、同じサイズ・同じ型である必要があります。