OpenCV 算数操作：图像的加法、图像的混合

- 日理万妓 2023-07-22 10:28 1阅读 0赞

# ![20191009191333910.png][] #

# [日萌社][Link 1] #

[人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）][AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]

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# 算数操作 #

**学习目标**

*  了解图像的加法、混合操作

# 1.图像的加法 #

你可以使用OpenCV的cv.add()函数把两幅图像相加，或者可以简单地通过numpy操作添加两个图像，如res = img1 + img2。两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值。

**注意：OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作，而Numpy添加是模运算。**

参考以下代码：

>>> x = np.uint8([250])
    >>> y = np.uint8([10])
    >>> print( cv.add(x,y) ) # 250+10 = 260 => 255
    [[255]]
    >>> print( x+y )          # 250+10 = 260 % 256 = 4
    [4]

这种差别在你对两幅图像进行加法时会更加明显。OpenCV 的结果会更好一点。所以我们尽量使用 OpenCV 中的函数。

我们将下面两幅图像：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

代码：

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()

结果如下所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

# 2.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。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），可以实现非常炫酷的混合。

现在我们把两幅图混合在一起。第一幅图的权重是0.7，第二幅图的权重是0.3。函数cv2.addWeighted()可以按下面的公式对图片进行混合操作。

> dst = α⋅img1 + β⋅img2 + γ

这里γ取为零。

参考以下代码：

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()

窗口将如下图显示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

**总结**

1.  图像加法：将两幅图像加载一起
    
    cv.add()
2.  图像的混合：将两幅图像按照不同的比例进行混合
    
    cv.addweight()

注意：这里都要求两幅图像是相同大小的。

--------------------

In \[1\]:

import numpy as np

import cv2 as cv

import matplotlib.pyplot as plt

In \[2\]:

rain = cv.imread("./image/rain.jpg")

In \[3\]:

plt.imshow(rain[:,:,::-1])

Out\[3\]:

<matplotlib.image.AxesImage at 0x128d4fe10>

![20200405182716679.png][]

In \[4\]:

view = cv.imread("./image/view.jpg")

In \[5\]:

plt.imshow(view[:,:,::-1])

Out\[5\]:

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1270e0dd0>

![20200405182717131.png][]

In \[6\]:

img1 = cv.add(rain,view)

In \[7\]:

plt.imshow(img1[:,:,::-1])

Out\[7\]:

<matplotlib.image.AxesImage at 0x12cd4e990>

![20200405182717232.png][]

In \[8\]:

img2 = rain+view

In \[9\]:

plt.imshow(img2[:,:,::-1])

Out\[9\]:

<matplotlib.image.AxesImage at 0x12cd56310>

![20200405182717325.png][]

In \[14\]:

img3 = cv.addWeighted(view,0.3,rain,0.7,0)

In \[15\]:

plt.imshow(img3[:,:,::-1])

Out\[15\]:

<matplotlib.image.AxesImage at 0x12d094690>

![20200405182717306.png][]

[20191009191333910.png]: /images/20230528/8c4dc49c259c40f696e41e494202150c.png
[Link 1]: http://www.rimengshe.com/
[AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]: https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/88867161
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/d54a84dd0032419fa579b7c971ce0496.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230528/361e471b506c44c38ffc4302934dbf88.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230528/b4755dd3c4304844a8cf64fd7b814aae.png
[20200405182716679.png]: /images/20230528/18e157532eaf45d1bd2df929eb2e827f.png
[20200405182717131.png]: /images/20230528/8546f3c1ea3847c1af057d2c936a52ae.png
[20200405182717232.png]: /images/20230528/12515898268b4b3cb10626c1a1374176.png
[20200405182717325.png]: /images/20230528/508c11f0846c4c9884ff008b0823a8d7.png
[20200405182717306.png]: /images/20230528/a6da1088024e4fb8b7dc632e3fa6d91c.png