OpenCV的图像加法

本文参考自《计算机视觉40例从入门到深度学习（OpenCV-Python）》5.5.2

前言

日常生活中，我们对于加法的结果有如下两种处理方式

• 取模处理，又称作“循环取余”，例如对时间的处理
• 饱和处理，这种处理方式把越界的数值处理成最大值，又称“截断处理”

cv2.add和+的区别

在图像处理中，使用+法运算符对两幅图像进行相加，如img1+img2，对运算结果采用取模处理方式，即运算结果为原有值对255取余。
使用cv2.add()对两幅图像进行相加，如cv2.add(img1,img2)，对运算结果采用饱和处理方式，即运算结果对超过255的值，当作255处理。

图像加权和cv2.addWeighted()

OpenCV提供了函数cv2.addWeighted()，用来实现图像的加权和（混合、融合），该函数的语法格式为

其中，参数alpha和beta是src1和src2对应的系数，alpha和beta的和可以等于1，也可以不等于1。需要注意的是，参数gamma的值可以是0，但是该参数是必选参数，不能省略。可以将上式理解为“结果图像=计算饱和值（图像1×系数1+图像2×系数2+亮度调节量）”。