OpenCV画像の加算および減算関数法
画像行列の加算および減算演算は、OpenCV画像の加算（加算）および減算（減算）関数演算に変換されます。
def bilateral_filter(image, level1=3, level2=1):
img_smooth = cv2.bilateralFilter(image, level1 * 5, level1 * 12.5, level1 * 12.5)
img_diff = cv2.subtract(img_smooth, image)
img_hp = cv2.add(img_diff, (10, 10, 10, 128))
img_blur = cv2.GaussianBlur(img_hp, (2 * level2 - 1, 2 * level2 - 1), 0)
img_tmp = cv2.subtract(cv2.add(cv2.add(img_blur, img_blur), image), (10, 10, 10, 255))
img_blend = cv2.addWeighted(image, 0.1, img_tmp, 1 - 0.1, 0.0)
return img_blend
データ型変換方法
画像データ型からfloat32型への変換を処理します。
def bilateral_filter(image, level1=3, level2=1):
image = np.array(image, dtype=np.float32) # very important
img_smooth = cv2.bilateralFilter(image, level1 * 5, level1 * 12.5, level1 * 12.5)
img_hp = img_smooth - image + 128
img_blur = cv2.GaussianBlur(img_hp, (2 * level2 - 1, 2 * level2 - 1), 0)
img_blend = np.uint8(image * 0.5 + (image + 2 * img_blur - 255) * 0.5)
return img_blend
データオーバーフローは切り捨てる必要があります
また、切り捨てはuint8に変換する前に行う必要があります。
def bilateral_filter(image, level1=3, level2=1):
image = np.array(image, dtype=np.float32) # very important
img_smooth = cv2.bilateralFilter(image, level1 * 5, level1 * 12.5, level1 * 12.5)
img_hp = img_smooth - image + 128
img_blur = cv2.GaussianBlur(img_hp, (2 * level2 - 1, 2 * level2 - 1), 0)
img_blend = np.uint8(np.clip(image * 0.5 + (image + 2 * img_blur - 255) * 0.5, 0, 255))#clip在uint8转换之前
return img_blend
参照
1.画像カラーチャネルでのpythonopencvの加算および減算操作オーバーフローについて説明します
。2。[opencvnote 06画像の加算および減算add（）およびsubtract（）]
3. OpencvPython画像減算操作CV2。減算関数の詳細な説明と行列減算との比較、OpenCVPython、演算、cv2subtract、詳細な説明、そして、違い、比較
4. pythonで行列減算が表示される場合、負の数はありません（値は0〜255です）。デジタル画像処理状況分析
5.OpenCV-Python画像減算演算cv2.subtract関数詳細説明と行列減算との比較