OpenCv的图像算术操作（相加和混合）

2024-07-02 10:21| 来源: 网络整理| 查看: 265

算术操作

进行图像的加法混合操作。

图像的加法

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：

在这里插入图片描述

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：

在这里插入图片描述

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()

注： figure语法说明

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

num:图像编号或名称，数字为编号，字符串为名称

figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；

dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张

facecolor:背景颜色

edgecolor:边框颜色

frameon:是否显示边框

窗口将如下图显示：

在这里插入图片描述

总结

图像加法：将两幅图像加载一起

cv.add()

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。

【本文地址】

公司简介

联系我们