opencv2——圖像上的算術運算4

1.圖像算術運算

參數含義：

• src1：第一張圖像
• src2：第二張圖像
• dst：destination，目標圖像，需要提前分配空間，可省略
• mask：掩膜
• scale：縮放比，常量
• dtype：數據類型，默認等於-1

加	減	乘	除
cv2.add(src1,src2,dst,mask,dtype)	cv2.subtract(src1,src2,dst,mask,dtype)	cv2.multiply(src1,src2,dst,scale,dtype)	cv2.divide(src1,src2,dst,scale,dtype)
dst = src1 + src2	dst = src1 - src2	dst = scale * src1 * src2	dst = scale * src1 / src2

 

 

 

 

實例演示：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print(cv2.add(x, y))  #飽和運算
print(x + y)   #求余運算(x+y)%255

img1 = cv2.imread('a.jpg')  # 圖片1
img2 = cv2.imread('b.jpg')  # 圖片2
add = cv2.add(img1, img2)  # 兩個圖像相加
subtract = cv2.subtract(img1, img2)  # 兩個圖像相減
multiply = cv2.multiply(img1, img2)  # 兩個圖像相乘
divide = cv2.divide(img1, img2)  # 兩個圖像相除

plt.subplot(231), plt.imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title('img1')
plt.subplot(232), plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title('img2')
plt.subplot(233), plt.imshow(cv2.cvtColor(add, cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title('add')
plt.subplot(234), plt.imshow(cv2.cvtColor(subtract, cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title('subtract')
plt.subplot(235), plt.imshow(cv2.cvtColor(multiply, cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title('multiply')
plt.subplot(236), plt.imshow(cv2.cvtColor(divide, cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title('divide')
plt.show()

 

 

 

 

 

2.圖像混合（線性加法）

這也是加法，不同的是兩幅圖像的權重不同，這會給人一種混合或者透明的感覺。圖像混合的計算公式如下：

g(x) = (1−α)f0 (x)+αf1 (x)
通過修改α的值（0-->1）,可以實現很酷的混合。
例：將兩幅圖像混合，第一幅權重為0.7.第二幅權重為0.3。函數cv2.addWeighed()可以按下面的公式對圖片進行混合。
dst = α·img1 + β·img2+γ
這里γ的取值為0

import cv2
import numpy as np
img1=cv2.imread('45.jpg')
img2=cv2.imread('messigray.png')

dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)

cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

 3.按位運算

這里包括按位操作有：AND，OR，NOT，XOR等，當我們提取圖像的一部分，選擇非矩形ROI時，會很有用。下面進行如何改變一幅圖的特定區域。

（1）cv2.bitwise_and(src1,src2,dst,mask)

輸出兩個圖像的交集：dst = src1 & src2

（2）cv2.bitwise_or(src1,src2,dst,mask)

輸出兩個圖像的並集：dst = src1 | src2

（3）cv2.bitwise_not(src,dst,mask)

輸出圖像的非：dst = - src

（4）cv2.bitwise_xor(src1,src2,dst,mask)

輸出兩個圖像的異或：dst = src1 ^ src2

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = cv2.imread('1.jpg')[0:375,0:500]  # 圖片1
img2 = cv2.imread('2.jpg')  # 圖片2
band = cv2.bitwise_and(img1, img2)  # 兩個圖像求交
bor = cv2.bitwise_or(img1, img2)  # 兩個圖像求並
bnot = cv2.bitwise_not(img1)  # 圖像求非
bxor = cv2.bitwise_xor(img1, img2)  # 兩個圖像求異或

title = ['img1', 'img2', 'and', 'or', 'not', 'xor']
images = [img1, img2, band, bor, bnot, bxor]
for i in range(6):
    plt.subplot(2, 3, i+1)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(images[i], cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray'), plt.title(title[i])
plt.show()