4 opencv2--画像に演算

1.画像の加算器

直接numpyの、RES =サイズIMG1 + IMG2を使用することができる。2枚の画像を、2枚の画像を追加）（cv2.addを使用して、同じタイプである必要があり、又は第二の画像は、単純なスカラー値であってもよいです。
それは飽和OpenCVの加算演算であり、また、成形numpyの動作です。

np.uint8 = X（[250 ]）
Y = np.uint8（[10 ]）
 を印刷（cv2.add（X、Y）） ＃250 + 10 = 260> 255 = 
＃の結果[255] 
印刷（ Y + X） ＃250 = 10 + 255 = 260 4％ 
＃の結果[4]

 

OpenCVの結果が良くなるので、OpenCVの中で機能を使用しようとします

2.画像​​ブレンディング

これは、追加され、差が異なる重量の右2枚の画像は、それがハイブリッドや透明感を与える傾向があることです。以下の式を混合画像：
G（X）=（[アルファ] 1-）F0（X）+αf1（X）
（0 - > 1）のαの値を変更して冷却を達成するために混合することができます。
実施例：二つの画像、0.7〜0.3秒のウェブ重量の混合。関数cv2.addWeighed（）画像は、以下の式で混合することができます。
DST =α・IMG1 +β・ IMG2 +γ
ガンマの値] 0

1  インポートCV2
 2  インポートnumpyのNPとして
 3 IMG1 = cv2.imread（' 45.jpg ' ）
 4 IMG2 = cv2.imread（' messigray.png ' ）
 5  
6 DST = cv2.addWeighted（img1,0.7、img2,0.3 、 0）
 7  
8 cv2.imshow（' DST ' 、DST）
 9  cv2.waitKey（0）
 10 cv2.destroyAllWindows（）

 

 

 3.ビット演算

ここでの操作を含むがビット単位：我々は、画像の一部を抽出するとき、等、XOR、NOT、AND、OR、非矩形選択されたROIは、有用であろう。図の特定の領域を変更する方法について以下に。