OpenCV-Python教程:8.图片的算术运算

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图片相加

你可以用OpenCV函数把两个图片加起来, cv2.add()或者简单的使用numpy操作, res = img1 + img2. 两个图片都应该有相同深度和类型,或者第二个图片可以为标量。

注意:
OpenCV和Numpy相加是不同的。OpenCV相加是一个渗透运算,而Numpy的相加是模运算。

>>>x = np.uint8([250])
>>>y = np.uint8([10])
>>>printcv2.add(x,y)       # 250+10 = 260 => 255
[[255]]
>>>print x+y        # 250+10 = 260 % 256 = 4
[4]

当你把两个图片相加的时候会更明白。OpenCV函数会提供一个更好的结果。所以最好是用OpenCV函数。

图片混合

这也是图片相加,但是给了图片不同的权重,这样感觉就是混合了或者说透明了。

当α从0-> 1,你可以从一个图片到另一个图片进行很酷的转换。

这里我把两张图片进行混合,第一个图片给权重0.7第二个给0.3。cv2.addWeighted()把下面的等式应用到图片上。

这里γ是0

img1 = cv2.imread('ml.png')
img2 = cv2.imread('opencv_logo.jpg')
dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

位运算

这包含了位与,或,非和异或运算。要解出图片的任意部分就很重要。定义和处理非矩形的ROI等。下面我们会看到如何变更图片特定区域的例子。

我想把OpenCV的logo放在一张图片上,如果我把两个图片相加,它会改变颜色。如果我混合,又会得到透明效果。但是我想要不透明的。如果是个矩形区域,我可以使用ROI。但是OpenCV logo不是个矩形图形。所以你可以用位运算的方式:

# Load two images
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv_logo.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, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)

# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)

# 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()


看下面的结果,左边的图片显示了我们的覆盖层,右边显示了最后结果

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