圖片相加
你可以用OpenCV函數(shù)把兩個(gè)圖片加起來(lái)， cv2.add()或者簡(jiǎn)單的使用numpy操作， res = img1 + img2. 兩個(gè)圖片都應(yīng)該有相同深度和類型，或者第二個(gè)圖片可以為標(biāo)量。
注意：
OpenCV和Numpy相加是不同的。OpenCV相加是一個(gè)滲透運(yùn)算，而Numpy的相加是模運(yùn)算。
>>>x = np.uint8([250])
>>>y = np.uint8([10])
>>>printcv2.add(x,y) ? ? ? # 250+10 = 260 => 255
[[255]]
>>>print x+y ? ? ? ?# 250+10 = 260 % 256 = 4
[4]
當(dāng)你把兩個(gè)圖片相加的時(shí)候會(huì)更明白。OpenCV函數(shù)會(huì)提供一個(gè)更好的結(jié)果。所以最好是用OpenCV函數(shù)。
圖片混合
這也是圖片相加，但是給了圖片不同的權(quán)重，這樣感覺(jué)就是混合了或者說(shuō)透明了。
當(dāng)α從0-> 1，你可以從一個(gè)圖片到另一個(gè)圖片進(jìn)行很酷的轉(zhuǎn)換。
這里我把兩張圖片進(jìn)行混合，第一個(gè)圖片給權(quán)重0.7第二個(gè)給0.3。cv2.addWeighted()把下面的等式應(yīng)用到圖片上。
這里γ是0
img1 = cv2.imread('ml.png')
img2 = cv2.imread('opencv_logo.jpg')
dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
位運(yùn)算
這包含了位與，或，非和異或運(yùn)算。要解出圖片的任意部分就很重要。定義和處理非矩形的ROI等。下面我們會(huì)看到如何變更圖片特定區(qū)域的例子。
我想把OpenCV的logo放在一張圖片上，如果我把兩個(gè)圖片相加，它會(huì)改變顏色。如果我混合，又會(huì)得到透明效果。但是我想要不透明的。如果是個(gè)矩形區(qū)域，我可以使用ROI。但是OpenCV logo不是個(gè)矩形圖形。所以你可以用位運(yùn)算的方式：
# Load two images
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv_logo.png')
# I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI
rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0:rows,0:cols]
# Now create a mask of logo and create its inverse mask also
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)
# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst
cv2.imshow('res', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
看下面的結(jié)果，左邊的圖片顯示了我們的覆蓋層，右邊顯示了最后結(jié)果
