#coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread("3.jpg") img2 = cv2.imread("4.jpg") #图像大小不同不能合并，因此裁剪一下 img1 = img1[0:180,0:180] img2 = img2[0:180,0:180] img = img1 + img2 #这种图像加法与前面的一种不同之处在于，如果所加的和大于255，那就按255处理，所以看起来会白一些 add = cv2.add(img1,img2) #带权值的加法 weight = cv2.addWeighted(img1,0.6,img2,0.4,0) cv2.imshow('image',img) cv2.imshow('add',add) cv2.imshow('weight',weight) cv2.waitKey (0) cv2.destroyAllWindows()
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#coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread("0.jpg") img2 = cv2.imread("1.jpg") # img2 = img2[0:180,0:180] #在图一中找到和图二大小一样的那块区域 rows,cols,channels = img2.shape roi = img1[0:rows,0:cols] #转换为灰度图像 img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #隔离图像上像素的边缘，仅与图像有关（即图像的白色区域剔除），下面函数将大于220像素的值置为0,小于的置为255 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,220,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) #通过反转上面的图像创建掩码（因为不希望背景影响叠加） mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) #使用位“与”运算来提取面具精确的边界 #取ROI中与mask中不为零的值对应的像素的值，其让值为0 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask=mask_inv) #取roi中与mask_inv中不为零的值对应的像素的值，其他值为0 img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask=mask) #重合图像 dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows,0:cols] = dst cv2.imshow('img2gry',img2gray) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('mask_inv',mask_inv) cv2.imshow('img1_bg',img1_bg) cv2.imshow('img2_fg',img2_fg) cv2.imshow('dst',dst) cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey (0) cv2.destroyAllWindows()
原图：
最终效果图：
https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/263215
http://blog.csdn.net/u011028345/article/details/77278467