圖片相加cv2.add()
要疊加兩張圖片，可以用 cv2.add() 函數，相加兩幅圖片的形狀（高度 / 寬度 / 通道數）必須相同。
numpy中可以直接用res = img + img1相加，但這兩者的結果并不相同(看下邊代碼):
add()兩個圖片進行加和，大于255的使用255計數.
numpy會對結果取256(相當于255+1)的模：
import numpy as np import cv2 x = np.uint8([250]) y = np.uint8([10]) print(cv2.add(x, y)) # 250+10 = 260 => 255 print(x + y) # 250+10 = 260 % (255 + 1) = 4
如果是二值化圖片（只有0和255兩種值），兩者結果是一樣的（用numpy的方式更簡便一些）。
實驗圖片：
add()后效果
相減、相乘、相除：
- subtract(img1,img2) # 相減，可以用于目標檢測m
- ultiply(img1,img2) # 相乘
- divide(img1,img2) # 相除
圖像融合、混合addWeighted()
圖像混合 cv2.addWeighted() 也是一種圖片相加的操作，只不過兩幅圖片的權重不一樣，γ相當于一個修正值：
img1 = cv2.imread('lena_small.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png')
res = cv2.addWeighted(img1, 0.6, img2, 0.4, 0)
效果：
α和β都等于1時，就相當于圖片相加。
按位運算
按位操作包括按位與 / 或 / 非 / 異或操作，有什么用途呢？比如說我們要實現下圖的效果：
如果將兩幅圖片直接相加會改變圖片的顏色，如果用圖像混合，則會改變圖片的透明度，所以我們需要 用按位操作。 首先來了解一下 掩膜（mask） 的概念：掩膜是用一副二值化圖片對另外一幅圖片進行局 部的遮擋，看下圖就一目了然了：
所以我們的思路就是把原圖中要放logo的區域摳出來，再把logo放進去就行了：
img1 = cv2.imread('lena.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png')
# 把logo放在左上角，所以我們只關心這一塊區域
rows, cols = img2.shape[:2]
roi = img1[:rows, :cols]
# 創建掩膜
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# 保留除logo外的背景
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
dst = cv2.add(img1_bg, img2)# 進行融合
img1[:rows, :cols] = dst # 融合后放在原圖上
掩膜的概念在圖像混合/疊加的場景下使用較多。
上邊我們使用了
- 按位與 bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
- 非運算 bitwise_not(mask)
除了按位與、非運算還有：
- 或運算 bitwise_or(img1,img2)
- 異或運算bitwise_xor(img1,img2)
到此這篇關于詳解python opencv圖像混合算術運算的文章就介紹到這了,更多相關python opencv圖像算術運算內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家！
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