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opencv--算术操作

opencv--算术操作

  • 1. 图像的加法
  • 2. 图像的混合

1. 图像的加法

API接口cv.add(img1, img2)可以将两幅图相加,或者可以简单地通过numpy操作将两个图像相加,即img=img1 + img2。规定:两个图像应该有相同的大小和数据类型,或者第二个图像为标量值。
注:opencv加法和numpy加法之间存在差异,opencv为饱和操作(大于一个上限或小于一个下限,那么最后结果为上限或下限),numpy相加为模运算(大于上限值时,结果为对上限值进行取余)

# 8位整数型运算
import numpy as np
import cv2 as cv

x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])

# opencv相加
z_1 = cv.add(x, y)   # 250+10=260>256,结果为255:[[255]]
# numpy相加
z_2 = x + y     # 250+10=260%256 =4 :[4]
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 读取图像
img1 = cv.imread("view.jpg")
img2 = cv.imread("rain.jpg")

# 2 加法操作
img3 = cv.add(img1,img2) # cv中的加法
img4 = img1+img2 # 直接相加

# 3 图像显示
fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(10,8),dpi=100)
axes[0].imshow(img3[:,:,::-1])
axes[0].set_title("cv中的加法")
axes[1].imshow(img4[:,:,::-1])
axes[1].set_title("直接相加")
plt.show()

2. 图像的混合

本质也是一种加法,但两幅图像的权重值可以不同,图像混合的计算公式如下:
g ( x ) = ( 1 − α ) f 0 ( x ) + α f 1 ( x ) g(x) = (1-\alpha)f_0(x)+\alpha f_1(x) g(x)=(1α)f0(x)+αf1(x)
可通过修改 α \alpha α的值([0,1]),从而实现图像混合。
按照下面的公式对两张图像进行混合操作
dst = α i m g 1 \alpha img_1 αimg1+ β i m g 2 \beta img_2 βimg2+ γ \gamma γ

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 读取图像
img1 = cv.imread("view.jpg")
img2 = cv.imread("rain.jpg")

# 2 图像混合
img3 = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)

# 3 图像显示
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.imshow(img3[:,:,::-1])
plt.show()

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