python图片叠加与融合，cv2.add与cv2.addWeighted的区别
目标
图像加法、减法、位运算
学习函数cv2.add()，cv2.addWeighted()
加法：
使用cv2.add()将两个图像相加，可以使用numpy中的矩阵加法来实现。但是在opencv中加法是饱和操作，也就是有上限值，numpy会对结果取模。
# 图像上的加法
# 大致有两种:
# cv2.add():这是一个饱和操作
# +:这是Numpy中的运算，之一种模操作，res = img1 + img2
# 注意两幅图片的大小类型必须一致，或者第二个图象是一个标量
# 由于两者的差别，我们一般多用cv2.add(src1, src2)
综上，使用opencv的效果更好
img1=cv2.imread('1.jpg')
img2=cv2.imread('2.jpg')
res = cv2.add(img1,img2)原图像
加法后的结果
图像混合（融合，可以设置图片的透明度）
实际上也是加法，只不过是按比例混合起来，有不同的权重 ，给人一种混合的或者透明的感觉
公式如下
g (x) = (1 − α)f0 (x) + αf1 (x) #a→（0，1）不同的a值可以实现不同的效果
现在第一幅图像的权重是0.7，第二幅图像的权重是0.3，使用cv2.addWeighted()函数进行混合
img1=cv2.imread('1.jpg')
img2=cv2.imread('2.jpg')
dst=cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)混合后的结果
按位运算(问题:如何将一个图放到另一个图上去，加法会改变颜色，混加会透明)
位运算操作有and, or, not, xor。在提取部分图像选择非举行区域roi时，位运算操作十分有用。下面例子是改变一副图像的特定区域。
把opencv的标志放到另外一副图像上，如果使用加法，颜色会改变，如果使用混合，会变成透明，但是我们不想要透明效果，如果是举行区域，可以使用roi方法，但是并不是举行，下面使用位运算实现。
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img1 = cv2.imread('2.jpg')
img2 = cv2.imread('1.jpg')
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols ]
img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图片灰度化
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)#ret是阈值（175）mask是二值化图像
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)#获取把logo的区域取反 按位运算
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask)#在img1上面，将logo区域和mask取与使值为0
# 取 roi 中与 mask_inv 中不为零的值对应的像素的值，其他值为 0 。
# 把logo放到图片当中
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv)#获取logo的像素信息
dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)#相加即可
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
cv2.imshow('res',img2_fg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()样例里面的思路比较巧妙，logo的背景都是黑色的，方便提取出来
先将logo设定阈值并二值化，得到logo区域的范围
将在背景图片中要放置logo区域的像素信息用位运算置0
将logo的像素信息和背景图片的像素相加
最后就这这个效果
练习
制作一个类似幻灯片似的的图片平滑过渡到另外一张图片（类似凤姐变成刘亦菲）
import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
pass
img1 = cv2.imread('1.jpg')
img2 = cv2.imread('2.jpg')
# 创建一个黑色背景的窗口
img = np.zeros((500,500,3), np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('a','image',0,100,nothing)
while(1):
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == 27:
break
r = cv2.getTrackbarPos('a','image')
r=float(r)/100.0
img=cv2.addWeighted(img1,r,img2,1.0-r,0)
cv2.destroyAllWindows()
import cv2
import numpy as np
import time
step_list = [0.02 * x for x in range(0, 51)]
img1 = cv2.imread("1.jpg")
img2 = cv2.imread("2.jpg")
cv2.imshow("show", img1)
for i in step_list:
res = cv2.addWeighted(img1, i, img2, (1-i), 0)
cv2.imshow("show", res)
cv2.waitKey(60)
if cv2.waitKey(0) ==27:
# 按'Esc'退出
cv2.destroyAllWindows()