涉及函数cv2.add(),cv2.addWeighted()

1.图像加法

使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算,也可以直接使用numpyres=img1+img2.两幅图像的大小,类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值。 openCV的加法是一种饱和操作,而numpy的加法是一种模操作。

x=np.uint8([250])
y=np.uint8([10])
print(cv2.add(x,y))#250+10=260>=255
#结果为[[255]]
print (x+y)#250+10=260%255=4
#结果为[4]

OpenCV的结果会更好,所以尽量使用OpenCV中的函数

2.图像混合

这也是加法,不同的是两幅图像的权重不同,这会给人一种混合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下:

g(x) = (1−α)f0 (x)+αf1 (x)

通过修改α的值(0-->1),可以实现很酷的混合。 例:将两幅图像混合,第一幅权重为0.7第二幅权重为0.3。函数cv2.addWeighed()可以按下面的公式对图片进行混合。

dst = α·img1 + β·img2+γ

这里γ的取值为0.

import cv2
import numpy as np
img1=cv2.imread('45.jpg')
img2=cv2.imread('messigray.png')

dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)

cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以下是运行结果:

3.按位运算

这里包括按位操作有:ANDORNOTXOR等,当我们提取图像的一部分,选择非矩形ROI时,会很有用(下章)。下面进行如何改变一幅图的特定区域。

import cv2
import numpy as np
img1=cv2.imread('45.jpg')
img2=cv2.imread('messigray.png')

# I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[0:rows,0:cols]

# Now create a mask of logo and create its inverse mask also
img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

# Now black-out the area of logo in ROI
#取ROI中与mask中不为零的值对应的像素的值,其让值为0 。
#注意这里必须有mask=mask或者mask=mask_inv,其中mask=不能忽略
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask=mask)
#取roi中与mask_inv中不为零的值对应的像素的值,其他值为0
# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask=mask_inv)

# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows,0:cols] =dst

cv2.imshow('res',img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要自己找图练习。