OpenCV-Python: 核心操作
10 图像上的算术运算
目标
• 学习图像上的算术运算，加法，减法，位运算等。
• 我们将要学习的函数与有：cv2.add()，cv2.addWeighted() 等。
10.1 图像加法
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。
注意：OpenCV 中的加法与 Numpy 的加法是有所不同的。OpenCV 的加法是一种饱和操作，而 Numpy 的加法是一种模操作。
例如下面的两个例子：
x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print cv2.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255
[[255]]
print x+y # 250+10 = 260 % 256 = 4
[4]
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。
10.2 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：
g (x) = (1 − α)f 0 (x) + αf 1 (x)
通过修改 α 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。
dst = α · img1 + β · img2 + γ
这里 γ 的取值为 0。
import cv2
import numpy as np
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.destroyAllWindow()
10.3 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（下一章你就会明白）。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 OpenCV 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：
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img1 = cv2.imread('roi.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, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# Now black-out the area of logo in ROI
# 取 roi 中与 mask 中不为零的值对应的像素的值，其他值为 0
# 注意这里必须有 mask=mask 或者 mask=mask_inv, 其中的 mask= 不能忽略
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask)
# 取 roi 中与 mask_inv 中不为零的值对应的像素的值，其他值为 0。# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv)
# 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()
结果如下。左面的图像是我们创建的掩码。右边的是最终结果。为了帮助大家理解我把上面程序的中间结果也显示了出来，特别是 img1_bg 和 img2_fg。
更多内容请关注公众号：
