C++和OpenCV是计算机视觉领域中应用最广泛的两个编程语言和库之一。其中，图像异或运算是计算机视觉中一个基本的常见操作，主要用于数字图像处理和图像匹配。本文就来介绍一下C++ OpenCV 图像异或运算的基本概念及使用方法。

图像异或运算是通过计算两幅输入图像的每个像素的逐位异或运算得到的一幅输出图像。异或运算的概念就是将二进制数按位进行计算：在每一位上，若两个数相应位相同，则该位的结果为0，否则为1。在图像的应用中，每个像素的数值都被看作是一个8位二进制数，具体的计算方式即为：将输入图像A和B的同一位置的像素进行异或操作产生的结果存放在输出图像C的对应位置。

在C++ OpenCV库中，异或运算的函数为bitwise_xor()，其函数定义为：

void cv::bitwise_xor(

  InputArray src1,

  InputArray src2,

  OutputArray dst,

  InputArray mask = noArray()

);

其中，src1和src2是需要进行异或运算的两幅输入图像，dst是存放计算结果的输出图像。mask是一个可选参数，表示输入图像的掩码。如果不需要进行掩码操作，mask参数可以不用传入。

在使用bitwise_xor()函数进行图像异或运算时，需要注意以下几点：

1. 输入图像src1和src2必须是同一大小和类型的。

2. 输出图像dst的大小和类型也必须和输入图像相同。

3. 如果需要对输入图像进行掩码操作，需要手动创建一个和输入图像相同大小的掩码图像。

下面是一段C++代码示例，展示了如何使用bitwise_xor()函数对两幅输入图像进行异或运算，并将结果图像保存到文件中：

#include

#include

using namespace cv;

int main()

{

  Mat src1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

  Mat src2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

  Mat dst;

  bitwise_xor(src1, src2, dst);

  imshow("Result", dst);

  imwrite("result.jpg", dst);

  waitKey(0);

  return 0;

}

以上便是C++ OpenCV图像异或运算的基本概念及使用方法的介绍。掌握了这些基础知识后，我们可以在图像匹配、加密解密等领域中应用异或运算，从而实现更加复杂的计算机视觉算法。

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