python opencv 图片 算术运算

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import numpy as np
import cv2
x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])

# OpenCV相加是一个渗透运算，而Numpy的相加是模运算。

print(cv2.add(x,y))# 250+10 = 260 => 255
print(x+y)  # 250+10 = 260 % 256 = 4

[[255]]
[4]

# 图片混合

img1 = cv2.imread('smallpig.jpg')
img2 = cv2.imread('touxiang.jpg')

img3 = cv2.resize(img1, (300, 300), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#图像大小转换
img4 = cv2.resize(img2, (300, 300), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#图像大小转换

dst = cv2.addWeighted(img3,0.2,img4,0.8,0)#shape应保持相同
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 位运算

img1 = cv2.imread('beijing.jpg')
img2 = cv2.imread('touxiang.jpg')


rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0:rows,0:cols]

# 0黑，255是白
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
# src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
# dst： 输出图
# thresh： 阈值
# maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
# type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)#翻转掩码
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask)#mask中留下黑的，白的被替换

img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv)

dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst#将roi替换回原图

# 即掩膜图像白色区域是对需要处理图像像素的保留，黑色区域是对需要处理图像像素的剔除


cv2.imshow('res', img2_fg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()