我想知道为什么这不起作用？我尝试通过将 OpenCV 徽标拆分为 R、G 和 B 来进行简单操作，然后尝试使用按位和将红色蒙版应用于原始图像，但为什么我没有只得到图像的红色部分？我做错了什么？谢谢。
代码在这里：
【问题讨论】：
bitwise_and，但你的（你的）代码显示bitwise_or！？
标签： python opencv bitwise-operators mask
您的原始样本很可能不够“干净”。
看起来黑色的R 通道的值接近于零，但不是零。
当cv2.bitwise_and 或cv2.bitwise_or 与mask 一起使用时，掩码中所有不等于0 的值都被视为“真”（当掩码！= 0 时，该值类似于255）。
仔细检查您发布的图像后发现黑色像素的值实际上是1 而不是0：
我从here 下载了一个“干净”的 OpenCV 徽标，它按预期工作：
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('OpenCV_Logo.png')
B, G, R = cv2.split(image)
# Using bitwise_or and bitwise_and gives the same result.
masked = cv2.bitwise_or(image, image, mask=R)
cv2.imshow('Red', R)
cv2.imshow('masked', masked)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
masked:
如您所见，边缘周围有剩余物，因为边缘不是“纯”零。
重现您的问题很简单：
我们可以将1 添加到image 的所有元素中。
为了避免溢出，我使用了cv2.add 而不是+1：image = cv2.add(image, np.ones_like(image)。
代码示例：
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('OpenCV_Logo.png')
image = cv2.add(image, np.ones_like(image))
B, G, R = cv2.split(image)
masked = cv2.bitwise_or(image, image, mask=R)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('Red', R)
cv2.imshow('masked', masked)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
结果：
如您所见，image 和 R 看起来相同，但 masked 结果完全不同。
建议的解决方案：
R 以将所有低值设置为零。cv2.threshold 应用阈值，结果是二值图像 - 所有值都为零或 255。
cv2.threshold使用示例：
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('OpenCV_Logo.png')
image = cv2.add(image, np.ones_like(image)) # Modify the image for the example.
B, G, R = cv2.split(image)
# cv2.THRESH_OTSU finds the threshold automatically, you may use manual threshold instead.
R = cv2.threshold(R, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)[1]
masked = cv2.bitwise_or(image, image, mask=R)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('Red', R)
cv2.imshow('masked', masked)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
结果：
【讨论】：
您要执行的操作需要 cv2.bitwise_and() 方法，而不是 cv2.bitwise_or() 方法。
试试：
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=R)
cv2.imshow('mask', masked)
请参阅：OpenCV - Apply mask to a color image 以供参考。
【讨论】：