OpenCV-Python 中文教程6——图像上的算术运算
目标
• 我们将要学习的函数与有: cv2.add(), cv2.addWeighted() 等。
1、图像加法
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。
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。
import cv2 import numpy as np x = np.uint8([250]) y = np.uint8([10]) print (cv2.add(x,y)) # [[255]] print (x+y) # [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。
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:
其中参数\alpha的范围为0~1,可以通过它的值,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。
import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('1.png') img2=cv2.imread('2.png') dst=cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindow()运行结果:
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 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('3.png') # 大图 img2 = cv2.imread('1.png') # 小图 # 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()运行结果: