目标
图像之间的叠加操作
函数cv.add(), cv.addWeighted() 等的用法
图像叠加add（）
可以直接采用add(img1,img2)的形式，也可以直接采用ret=img1+img2的形式。
当然，需要两个图像中具有相同的尺寸和类型。
注意：在opencv和numpy的add函数之间存在着不同，例如：
x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print( cv.add(x,y) ) # 250+10 = 260 => 255 #直接相加，超过255则取255.
[[255]]
print( x+y ) # 250+10 = 260 % 256 = 4 #求余。
[4]
图像融合addweighted（）
在addweighted（）函数中，给每一个图片增加权重后再叠加，数学表达式如下：
g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)
其中α表示0→1。
在opencv中，图像之间的叠加操作公式如下：
dst=α⋅img1+β⋅img2+γ
我们给出一个示例。
img1 = cv.imread(‘sample.png’)
img2 = cv.imread(‘logo.png’)
dst = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0) #这里的γ 值取为0
cv.imshow(‘dst’,dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
logo效果
上述操作比较简单，两幅图片大小和类型必须一致，如果想要达到在图片上增加一个类似logo那样的效果，或者叠加一个非矩形的不规则区域图像，则需要更复杂的操作。
# Load two images
img1 = cv.imread('messi5.jpg')
img2 = cv.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 = cv.cvtColor(img2,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
cv.imshow('res',img1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()效果如下。
图中，左侧为蒙版效果，右图为融合后的最终结果。