【opencv4.3.0教程】12之图像的加add、减subtract、乘multiply、除divide

目录

前言

一、加

1、介绍

2、API

3、代码实战

二、减

1、介绍

2、API

3、代码实战

三、乘

1、介绍

2、API

3、代码实战

四、除

1、介绍

2、API

3、代码实战

五、原图与掩膜图像的加减乘除


前言

要说这加减乘除,大家肯定不陌生,从小学学数学开始,我们就接触了这四个基本的四则运算。那图像的加减乘除又是什么呢?它能实现什么样的效果呢?让我们走进今天的文章,来学习一下吧!

一、加

1、介绍

我们从加说起:

加实现了计算两个数组或一个数组和一个scalar的每个元素的和的功能。

输入数组和输出数组都可以具有相同或不同的深度。例如,可以将16位无符号数组添加到8位有符号数组,并将总和存储为32位浮点数组。输出数组的深度由dtype参数确定。在上面的第二和第三种情况下,以及在第一种情况下,当两个输入图像的深度相同时,可以将dtype设置为默认值-1。这时候,输出图像和输入图像的深入相同。

2、API

加的API如下:

void add(InputArray src1, 
        InputArray src2, 
        OutputArray dst,
        InputArray mask = noArray(), 
        int dtype = -1
);

具体的参数如下:

(1)InputArray类型的src1 ,第一个输入数组或scalar。

(2)InputArray类型的src2 ,第二个输入数组或scalar。

(3)OutputArray类型的dst ,输出图像,图像的尺寸、通道数和输入图像相同。

(4)InputArray类型的mask,可选操作掩码-8位单通道数组,指定要更改的输出数组元素。

(5)int类型的dtype,输出数组的可选深度。

3、代码实战

我们使用两个图像来做一下实战。

	Mat ZWJ = imread("./image/YT_ZWJ1.png");
	Mat ZM = imread("./image/YT_ZM1.png");
	
	
	if (!ZWJ.data && !ZM.data)
	{
		cout << "ERROR : could not load image.\n";
		return -1;
	}
	imshow("张无忌", ZWJ);
	imshow("赵敏", ZM);

	Mat YT_new;

	add(ZWJ, ZM, YT_new);

	imshow("倚天屠龙记-add", YT_new);

得到的结果如下,左边的两幅图是原图,后面的图是利用前两幅图加得到的。

我想大家应该还记得我们之前讲到的图像混合,如果我们使用图像混合得到的结果是什么样的呢?

二、减

1、介绍

讲完加,自然就应该说一下减:

减实现了计算两个数组或一个数组和一个scalar的每个元素的差的功能。

减法和加法只是加减运算不同,其他都是一样的。让我们走进API看一下吧

2、API

减的API如下:

void subtract(InputArray src1, 
        InputArray src2, 
        OutputArray dst,
        InputArray mask = noArray(), 
        int dtype = -1
);

具体的参数如下:

(1)InputArray类型的src1 ,第一个输入数组或scalar。

(2)InputArray类型的src2 ,第二个输入数组或scalar。

(3)OutputArray类型的dst ,输出图像,图像的尺寸、通道数和输入图像相同。

(4)InputArray类型的mask,可选操作掩码-8位单通道数组,指定要更改的输出数组元素。

(5)int类型的dtype,输出数组的可选深度。

3、代码实战

我们使用两个图像来做一下实战。

	Mat ZWJ = imread("./image/YT_ZWJ1.png");
	Mat ZM = imread("./image/YT_ZM1.png");
	
	
	if (!ZWJ.data && !ZM.data)
	{
		cout << "ERROR : could not load image.\n";
		return -1;
	}
	imshow("张无忌", ZWJ);
	imshow("赵敏", ZM);

	Mat YT_new;

	subtract(ZWJ, ZM, YT_new);

	imshow("倚天屠龙记-subtract", YT_new);

得到的结果如下,左边的两幅图是原图,后面的图是利用前两幅图加得到的。

因为后面的图片是被减的,所以在最终图像上,会取反(255减原值)。

三、乘

1、介绍

第三个要说明的是乘:

乘实现了计算两个数组的按元素缩放的乘积的功能。

两个数组相乘,对应位置上的元素相乘,得到该位置上的值。

2、API

乘的API如下:

void multiply(InputArray src1, 
        InputArray src2, 
        OutputArray dst,
        double scale = 1,
        int dtype = -1
);

具体的参数如下:

(1)InputArray类型的src1 ,第一个输入数组或scalar。

(2)InputArray类型的src2 ,第二个输入数组或scalar,尺寸和类型要与src1一致。

(3)OutputArray类型的dst ,输出图像,尺寸和类型要与src1一致。

(4)double类型的scale,可选比例因子。

(5)int类型的dtype,输出数组的可选深度。

3、代码实战

我们使用两个图像来做一下实战。

	Mat ZWJ = imread("./image/YT_ZWJ1.png");
	Mat ZM = imread("./image/YT_ZM1.png");
	
	
	if (!ZWJ.data && !ZM.data)
	{
		cout << "ERROR : could not load image.\n";
		return -1;
	}
	imshow("张无忌", ZWJ);
	imshow("赵敏", ZM);

	Mat YT_new;

	multiply(ZWJ, ZM, YT_new, 0.05);

	imshow("倚天屠龙记-multiply", YT_new);

得到的结果如下,左边的两幅图是原图,后面的图是利用前两幅图加得到的。

大家能够发现,我们使用了一个较小的比例因子,这是因为图像中最大的像素为255,而一幅图像中很常见像素值比较大,相乘就会超过255,最后导致整个图像就是几乎全白的,没有太大研究的意义,所以我们要添加一个比例因子,让其按比例缩放,就能看到更加真实的效果了。

四、除

1、介绍

最后要讲的就是除:

除实现了计算执行两个数组或标量按数组的每个元素的除法的功能。

在除中,要考虑的问题如下:

首先,除法可能是一个float数据和Mat的除,这个时候,计算的是float和Mat中每个数值的除;如果是两个Mat除,那就是对应位置做除法。

其次,除数Mat中可能会存在0,这个位置求出的值直接取零。

根据上面第一点,我们就能知道,有两种计算情况,那在实现中,会有两个除函数。

2、API

除的API如下:

void divide(InputArray src1, 
        InputArray src2, 
        OutputArray dst,
        double scale = 1,
        int dtype = -1
);

void divide(double scale, 
        InputArray src2,                         
        OutputArray dst, 
        int dtype = -1
);

具体的参数如下:

(1)InputArray类型的src1 ,第一个输入数组或scalar。

(2)InputArray类型的src2 ,第二个输入数组或scalar,尺寸和类型要与src1一致。

(3)OutputArray类型的dst ,输出图像,尺寸和类型要与src1一致。

(4)double类型的scale,scalar因子。

(5)int类型的dtype,输出数组的可选深度。

3、代码实战

我们使用两个图像来做一下实战。

	Mat ZWJ = imread("./image/YT_ZWJ1.png");
	Mat ZM = imread("./image/YT_ZM1.png");
	
	
	if (!ZWJ.data && !ZM.data)
	{
		cout << "ERROR : could not load image.\n";
		return -1;
	}
	imshow("张无忌", ZWJ);
	imshow("赵敏", ZM);

	Mat YT_new;

	divide(ZWJ, ZM, YT_new,100);
	imshow("倚天屠龙记-divide", YT_new);

	divide(10000, ZWJ, YT_new);
	imshow("张无忌-divide", YT_new);
	divide(10000, ZM, YT_new);
	imshow("赵敏-divide", YT_new);

得到的结果如下:

五、原图与掩膜图像的加减乘除

如果我们有一幅图像,我们先做掩膜操作,然后计算原图像与其掩膜图像的加减乘除,看一下效果吧!

	Mat YT = imread("./image/YiTian1.jpg");
	if (!YT.data)
	{
		cout << "ERROR : could not load image.\n";
		return -1;
	}
	imshow("倚天屠龙记", YT);

	Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1,  0, 
										-1,  5, -1, 
										0, -1,  0);
	Mat YT_mask;
	filter2D(YT, YT_mask, YT.depth(), kernel);
	imshow("倚天屠龙记-mask", YT_mask);

	Mat YT_new;

	add(YT, YT_mask, YT_new);
	imshow("倚天屠龙记-add", YT_new);

	subtract(YT, YT_mask, YT_new);
	imshow("倚天屠龙记-subtract", YT_new);

	multiply(YT, YT_mask, YT_new, 0.01);
	imshow("倚天屠龙记-multiply", YT_new);

	divide(YT, YT_mask, YT_new, 100);
	imshow("倚天屠龙记-divide", YT_new);

得到的结果如下。

原图
掩膜操作

 

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