opencv06:圖像上的算術運算

目标

學會：

• 學習圖像的幾種算術運算
  • 加法
  • 減法
  • 按位運算
• 學習以下函數

  • cv2.add

  • cv2.addWeighted

圖像加法

可以通過OpenCV函數

cv2.add()

或僅通過numpy操作

res = img1 + img2

添加兩個圖像。兩個圖像應具有相同的深度和類型，或者第二個圖像隻是一個标量值。

注意：OpenCV加法和Numpy加法之間有差別。OpenCV加法是飽和運算(超過最大值隻取最大值)，而Numpy加法是模運算（超過最大值，取模）

x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print(cv2.add(x, y))  # 250+10 = 260 => 255
# [[255]]  

print(x+y)  # 250+10 = 260 % 256 = 4  (0~255 -> 256)
# [4]
           

當添加兩個圖像時，它将更加可見。OpenCV功能将提供更好的結果。是以，始終最好堅持使用OpenCV功能。

圖像融合

這也是圖像加法，但是對圖像賦予不同的權重，以使其具有融合或透明的感覺。根據以下等式按照權重加圖像：

G(x) =

(1 - alpha) * f_0(x) + alpha * f_1(x)

alpha取值從0~1，可以在一個圖像到另一個圖像之間執行很酷的過渡。

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst

函數效果如下

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma;

找到兩個圖像，将它們融合在一起。第一幅圖像的權重為0.7，第二幅圖像的權重為

0.3。在圖像上應用以下公式

cv2.addWeighted()

img1 = cv2.imread('ml.png')
img2 = cv2.imread('origin.png')
dst = cv2.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
           

注意

img1和img2的尺寸大小要保持一緻，否則無法對位相加。如果不一樣，可以通過cv2.resize實作尺寸變換。

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst

src - 原圖

dst - 目标圖像。

dsize - 目标圖像大小。

interpolation - 插值方法。共有5種：

１）INTER_NEAREST - 最近鄰插值法

２）INTER_LINEAR - 雙線性插值法（預設）

３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采樣。

４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素鄰域的3次插值法

５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素鄰域的Lanczos插值

example:

h, w, _ = img1.shape

img2 = cv2.resize(img2, (w,h), interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将img2轉換成img1大小

按位運算

這包括按位

AND(與) 、 OR(或) 、 NOT(非) 、 XOR(異或)

操作。它們在提取圖像的任何部分、定義和處理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面将看到一個例子，如何改變一個圖像的特定區域。 想把 OpenCV 的标志放在一個圖像上面。如果添加兩個圖像，它會改變顔色。如果混合它，我得到一個透明的效果。但希望它是不透明的。如果是一個矩形區域，可以使用 ROI，就像在上一章中所做的那樣。但是 OpenCV 的 logo 不是長方形的。是以可以使用如下的按位操作來實作:

cv2.bitwise_and()：位與運算，有0則為0, 全為1則為1

cv2.bitwise_not()：或運算，有1則為1, 全為0則為0

cv2.bitwise_or()：非運算，非0為1, 非1為0

cv2.bitwise_xor()：異或運算，不同為1, 相同為0

img1 = cv2.imread('messi.png')
img2 = cv2.imread('origin.png')
# logo left top
rows, cols, channel = img2.shape
roi = img1[0: rows, 0: cols]  # 獲得bg
# mask of logo
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

# 現在将ROI中logo的區域塗黑
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)

# 僅從logo圖像中提取logo區域
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)

# 将logo放入ROI并修改主圖像
dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst
cv2.imshow('res',img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
           

• roi區域

  

• logo mask

  

• logo mask inv

  

• img1_bg

  

• img2_fg

  

• dst