python_Opencv_图像上的算术运算
图像加法
cv2和numpy中都提供了图像相加的实现，你可以使用函数cv2.add() 将两幅图像进行加法运算，当然也可以直接使
用numpy，res=img1+img。两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以使一个简单的标量值。
但是二者实现有些不同，如下一个例子：
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 # 图像加法,比较numpy中和cv2中两种不同加法运算 4 5 import cv2 6 import numpy as np 7 8 x = np.uint8([250]) 9 y = np.uint8([10]) 10 print cv2.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255 11 #cv2结果： [[255]] 12 print x+y # 250+10 = 260 % 256 = 4 13 #numpy结果： [4]
因此，需要说明一下。
OpenCV 中的加法与Numpy 的加法的不同点在于：OpenCV 的加法是一种饱和操作，而Numpy 的加法是一种模操作。
这种差别在你对两幅图像进行加法时会更加明显。OpenCV 的结果会更好一点。所以我们尽量使用OpenCV 中的函数。
图像混合
这其实也是加法，但是不同的是两幅图像的权重不同，这就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：
通过修改 的值（0 -->1），可以实现非常酷的混合。现在我们把两幅图混合在一起。
第一幅图的权重是0.7，第二幅图的权重是0.3。函数cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合操作。
这里r的取值为0。
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 import cv2 3 import numpy as np 4 5 img1=cv2.imread('Koala.jpg') 6 img2=cv2.imread('test.jpg') 7 8 dst=cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0) # 图片相加，效果为图像混合 9 10 cv2.imshow('dst',dst) 11 cv2.waitKey(0) 12 cv2.destroyAllWindows()
混合之后的效果：
需要注意的是:输入做混合操作的图片必须大小相同，否则会报错。
按位运算
这里包括的按位操作有：AND，OR，NOT，XOR 等。当我们提取图像的一部分，选择非矩形ROI 时这些操作会很有用。
下面的例子就是教给我们如何改变一幅图的特定区域。
我想把一个的标志放到另一幅图像上。如果我使用加法，颜色会改变，如果使用混合，会得到透明效果，但是我不想要透明。
如果他是矩形我可以象上一章那样使用ROI。但是他不是矩形。但是我们可以通过下面的按位运算实现：
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 import cv2 3 import numpy as np 4 5 6 img1 = cv2.imread('Koala.jpg') # 加载图像 7 img2 = cv2.imread('logo.jpg') 8 9 rows,cols,channels = img2.shape 10 roi = img1[0:rows, 0:cols ] # 取img1的这个区域来处理 11 img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 建立logo的二值图，也建立相反的二值图 12 ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)#二值化 13 mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # 做非操作，黑的变白，白的变黑，黑色0，白色255 14 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask) #与操作 ，参数输入，输出，与mask做and操作，黑色的被填充 15 img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv) #与操作 16 dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) # 相加 17 img1[0:rows, 0:cols ] = dst #把添加了logo的该区域赋值回原来的地方 18 19 cv2.imshow('img2gray',img2gray) #显示整个过程中的中间结果和最终结果 20 cv2.imshow('ret',ret) 21 cv2.imshow('mask',mask) 22 cv2.imshow('mask_inv',mask_inv) 23 cv2.imshow('img1_bg',img1_bg) 24 cv2.imshow('img2_fg',img2_fg) 25 cv2.imshow('dst',dst) 26 cv2.imshow('res',img1) 27 cv2.waitKey(0) 28 cv2.destroyAllWindows()
