详见：https://blog.csdn.net/u011028345/article/details/77278467
图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。总之，对于图像可以进行的基本运算非常的多，只是挑了些常用的操作详解。
bitwise_and是对二进制数据进行“与”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“与”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0
bitwise_or是对二进制数据进行“或”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“或”操作，1|1=1，1|0=0，0|1=0，0|0=0
bitwise_xor是对二进制数据进行“异或”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“异或”操作，1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0
bitwise_not是对二进制数据进行“非”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“非”操作，~1=0，~0=1
// 转换面具为灰度图像
cvtColor(faceMaskSmall, grayMaskSmall, CV_BGR2GRAY); //灰化，任意像素点都有：R=G=B（[0-255]），但并不是指所有点的像素都相等；比如，像素点A的通道值：R=G=B=200、像素点B的通道值：R=G=B=40
// 隔离图像上像素的边缘，仅与面具有关（即面具的白色区域剔除），下面函数将小于230像素的值置为0，大于的置为255（黑白二值化）
threshold(grayMaskSmall, grayMaskSmallThresh, 230, 255, CV_THRESH_BINARY_INV); //二值化，将所有像素点的颜色值（R=G=B，3个通道）按照设定的“阈值”分为两类，强行设置为0-黑色或255-白色
// 通过反转上面的图像创建掩码（因为不希望背景影响叠加）
bitwise_not(grayMaskSmallThresh, grayMaskSmallThreshInv);
//使用位“与”运算来提取面具精确的边界
bitwise_and(faceMaskSmall, faceMaskSmall, maskedFace, grayMaskSmallThresh);
// 使用位“与”运算来叠加面具
bitwise_and(frameROI, frameROI, maskedFrame, grayMaskSmallThreshInv);
灰度值：把白色与黑色之间按对数关系分成若干级，称为“灰度等级”。范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途。