Opencv笔记（八）——图像上的算数运算

学习目标：

• 学习图像上的算术运算,加法,减法,位运算等。

• 学习函数cv2.add(),cv2.addWeighted() 等。

一、图像的加法

你可以使用函数 cv2.add() 将两幅图像进行加法运算,当然也可以直接使用 numpy,res=img1+img。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。注意:OpenCV 中的加法与 Numpy 的加法是有所不同的。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
[[255]]
print x+y
[4]
# 250+10 = 260 % 256 = 4

即对于opencv来说，当像素值大于255时，他会饱和，使值取最大。对于numpy来说，当像素值大于255时，他会取模，令当前像素值取模255。故OpenCV 的结果会更好一点，所以我们尽量使用 OpenCV 中的函数。

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('/home/wl/ng.png')
img1 = cv2.imread('/home/wl/le.jpeg')
res = cv2.resize(img,(600,500),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
res1 = cv2.resize(img1,(600,500),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
dst = cv2.add(res,res1)
cv2.imshow('opencv',dst)
cv2.imwrite('/home/wl/1.jpg',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、图像的混合

这其实也是加法,但是不同的是两幅图像的权重不同,这就会给人一种混合或者透明的感觉。通过修改 α 的值(0 → 1),可以实现非常酷的混合。图像混合的计算公式如下:

　　　　　　　　　　　　　　　g (x) = (1 − α) f 0 (x) + αf 1 (x)

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('/home/wl/ng.png')
img1 = cv2.imread('/home/wl/le.jpeg')
res = cv2.resize(img,(600,500),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
res1 = cv2.resize(img1,(600,500),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
dst = cv2.addWeighted(res,0.7,res1,0.3,0)
cv2.imshow('opencv',dst)
cv2.imwrite('/home/wl/1.jpg',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• cv2.addWeighted()有五个参数，第一个和第二个参数分别是第一副图及其混合比例，第三个和第四个参数分别是第二副图及其混合比例，第五个参数取常数0。

三、结合上一篇博客实现下面要求

创建一个幻灯片用来演示一幅图如何平滑的转换成另一幅图

import numpy as np
import cv2

def nothing(x):
    pass
img = np.zeros((600,500),np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('weight','image',0,100,nothing)

img0 = cv2.imread('/home/wl/ng.png')
img1 = cv2.imread('/home/wl/le.jpeg')
res = cv2.resize(img0,(600,500),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
res1 = cv2.resize(img1,(600,500),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
while(1):
    cv2.imshow('image', img)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == ord('q'):
        break
    r = cv2.getTrackbarPos('weight', 'image')
    r = float(r)/100.0
    img = cv2.addWeighted(res,r,res1,1-r,0)

cv2.imwrite('/home/wl/1.jpg',img)
cv2.destroyAllWindows()

对于图像的按位运算，我将在后面博客介绍。