1.图像加法
使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算,也可以直接使用numpy,res=img1+img2.两幅图像的大小,类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值。
openCV的加法是一种饱和操作,而numpy的加法是一种模操作。
x=np.uint8([250]) y=np.uint8([10]) print(cv2.add(x,y))#250+10=260>=255 #结果为[[255]] print (x+y)#250+10=260%255=4 #结果为[4]
OpenCV的结果会更好,so尽量使用OpenCV中的函数
2.图像混合
这也是加法,不同的是两幅图像的权重不同,这会给人一种混合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下:
g(x) = (1−α)f0 (x)+αf1 (x)
通过修改α的值(0-->1),可以实现很酷的混合。
例:将两幅图像混合,第一幅权重为0.7.第二幅权重为0.3。函数cv2.addWeighed()可以按下面的公式对图片进行混合。
dst = α·img1 + β·img2+γ
这里γ的取值为0
1 import cv2 2 import numpy as np 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.按位运算
这里包括按位操作有:AND,OR,NOT,XOR等,当我们提取图像的一部分,选择非矩形ROI时,会很有用。下面进行如何改变一幅图的特定区域。