目標
圖像加法、減法、位運算
學習函數cv2.add()，cv2.addWeighted()
加法：
使用cv2.add()將兩個圖像相加，可以使用numpy中的矩陣加法來實現。但是在opencv中加法是飽和操作，也就是有上限值，numpy會對結果取模。
# 圖像上的加法
# 大致有兩種:
# cv2.add():這是一個飽和操作
# +:這是Numpy中的運算，之一種模操作，res = img1 + img2
# 注意兩幅圖片的大小類型必須一致，或者第二個圖象是一個標量
# 由於兩者的差別，我們一般多用cv2.add(src1, src2)
綜上，使用opencv的效果更好
img1=cv2.imread('1.jpg')
img2=cv2.imread('2.jpg')
res = cv2.add(img1,img2)
原圖像
加法后的結果
圖像混合（融合，可以設置圖片的透明度）
實際上也是加法，只不過是按比例混合起來，有不同的權重 ，給人一種混合的或者透明的感覺
公式如下
g (x) = (1 − α)f0 (x) + αf1 (x) #a→（0，1）不同的a值可以實現不同的效果
現在第一幅圖像的權重是0.7，第二幅圖像的權重是0.3，使用cv2.addWeighted()函數進行混合
img1=cv2.imread('1.jpg')
img2=cv2.imread('2.jpg')
dst=cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
混合后的結果
按位運算(問題:如何將一個圖放到另一個圖上去，加法會改變顏色，混加會透明)
位運算操作有and, or, not, xor。在提取部分圖像選擇非舉行區域roi時，位運算操作十分有用。下面例子是改變一副圖像的特定區域。
把opencv的標志放到另外一副圖像上，如果使用加法，顏色會改變，如果使用混合，會變成透明，但是我們不想要透明效果，如果是舉行區域，可以使用roi方法，但是並不是舉行，下面使用位運算實現。
import cv2
import numpy as np
# 加載圖像
img1 = cv2.imread('2.jpg')
img2 = cv2.imread('1.jpg')
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols ]
img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 將圖片灰度化
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)#ret是閾值（175）mask是二值化圖像
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)#獲取把logo的區域取反 按位運算
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask)#在img1上面，將logo區域和mask取與使值為0
# 取 roi 中與 mask_inv 中不為零的值對應的像素的值，其他值為 0 。
# 把logo放到圖片當中
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv)#獲取logo的像素信息
dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)#相加即可
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
cv2.imshow('res',img2_fg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
樣例里面的思路比較巧妙，logo的背景都是黑色的，方便提取出來
先將logo設定閾值並二值化，得到logo區域的范圍
將在背景圖片中要放置logo區域的像素信息用位運算置0
將logo的像素信息和背景圖片的像素相加
最后就這這個效果
練習
制作一個類似幻燈片似的的圖片平滑過渡到另外一張圖片（類似鳳姐變成劉亦菲）
import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
pass
img1 = cv2.imread('1.jpg')
img2 = cv2.imread('2.jpg')
# 創建一個黑色背景的窗口
img = np.zeros((500,500,3), np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('a','image',0,100,nothing)
while(1):
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == 27:
break
r = cv2.getTrackbarPos('a','image')
r=float(r)/100.0
img=cv2.addWeighted(img1,r,img2,1.0-r,0)
cv2.destroyAllWindows()
import cv2
import numpy as np
import time
step_list = [0.02 * x for x in range(0, 51)]
img1 = cv2.imread("1.jpg")
img2 = cv2.imread("2.jpg")
cv2.imshow("show", img1)
for i in step_list:
res = cv2.addWeighted(img1, i, img2, (1-i), 0)
cv2.imshow("show", res)
cv2.waitKey(60)
if cv2.waitKey(0) ==27:
# 按'Esc'退出
cv2.destroyAllWindows()
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_41895190/article/details/82905657