对应到图像上，对于原始图像a，密钥图像b进行按位异或运算，得到加密图像c，若加密图像c与密钥图像b进行按位异或运算，会得到原始图像a。反之，若加密图像c与原始图像a进行按位异或运算，会得到密钥图像b。在代码最开始，需要导入cv2库与numpy库，随后读取原始图像，获取原始图像的相关信息。输出图像result，表示图像origin与图像key进行按位异或运算的结果。对于数据a、数据b进行异或运算，得

在OpenCV中，可以使用函数cv2.findContours()查找图像中的轮廓，提取出的轮廓会包括噪声轮廓（本例中用白点表示），需要进一步处理。从面积角度看，要提取的文字轮廓一般较大，而噪声轮廓一般较小。本例中以面积作为筛选标准，筛选出面积大于特定值的轮廓并进行显示。表示轮廓contour围成图形的面积，其中oriented为一个布尔值，表示轮廓的方向是否要考虑进去，本例使用默认值False，

比如 a处像素值为120，权重值为0.3，b处像素值为50，权重值为0.6，调节值为10，则加权和的结果为120 × 0.3 + 50 × 0.6 + 10 = 76。比如 a处像素值为240，b处像素值为50，a + b的结果为min(255, a + b) = min(255, 290) = 255。对于8位位图，在OpenCV中，使用"+"完成两个数的加法运算时，运算结果会取模处理，运算结果

在OpenCV中，可以使用函数cv2.findContours()查找图像中的轮廓，提取出的轮廓会包括噪声轮廓（本例中用白点表示），需要进一步处理。从面积角度看，要提取的文字轮廓一般较大，而噪声轮廓一般较小。本例中以面积作为筛选标准，筛选出面积大于特定值的轮廓并进行显示。表示轮廓contour围成图形的面积，其中oriented为一个布尔值，表示轮廓的方向是否要考虑进去，本例使用默认值False，

上图中img为原始图像，a为原始图像经边长为10的正方形结构元膨胀后的结果图，b为原始图像经相同的正方形结构元腐蚀后的效果图，c为膨胀结果a减去腐蚀结果b后的效果图，d为原始图像经相同的正方形结构元进行形态学梯度运算后的效果图。上图中img为原始图像，a为原始图像img经边长为5的正方形结构元闭运算后的结果图，b为闭运算图像a减去原始图像img后的效果图，c为原始图像经相同的正方形结构元进行黑帽运

在OpenCV中，可以使用函数cv2.findContours()查找图像中的轮廓，提取出的轮廓会包括噪声轮廓（本例中用白点表示），需要进一步处理。从面积角度看，要提取的文字轮廓一般较大，而噪声轮廓一般较小。本例中以面积作为筛选标准，筛选出面积大于特定值的轮廓并进行显示。表示轮廓contour围成图形的面积，其中oriented为一个布尔值，表示轮廓的方向是否要考虑进去，本例使用默认值False，