前言
opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像的算术运算,坚持学习,共同进步。
系列教程参照OpenCV-Python中文教程;
系统环境
系统:win7_x64;
python版本:python3.5.2;
opencv版本:opencv3.3.1;
内容安排
1.知识点介绍;
2.测试代码;
具体内容
1.知识点介绍;
使用cv2/numpy的库函数,涉及函数有cv2.add() 、cv2.addWeighted(),内容有图像加法、图像混合和按位运算;
1.1 图像加法;
使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算,也可以直接使用numpy,两幅图像的大小,类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值。
openCV的加法是一种饱和操作,而numpy的加法是一种模操作。OpenCV的结果会更好,so尽量使用OpenCV中的函数;
x=np.uint8([250]) y=np.uint8([10]) print(cv2.add(x,y))#250+10=260>=255 #结果为[[255]] print (x+y)#250+10=260%255=4 #结果为[4]
1.2 图像混合
这也是加法,不同的是两幅图像的权重不同,这会给人一种混合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下:
g(x) = (1−α)f0 (x)+αf1 (x),通过修改α的值(0-->1),可以实现很酷的混合。dst = α·img1 + β·img2+γ;
dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
1.3 按位运算,包括按位操作有:AND,OR,NOT,XOR等,当我们提取图像的一部分,选择非矩形ROI时,会很有用;
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask=mask)
2.测试代码;
import cv2 import numpy as np #图像加法 x=np.uint8([250]) y=np.uint8([10]) print(cv2.add(x,y))#250+10=260>=255#.两幅图像的大小,类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值。 #结果为[[255]] print (x+y)#250+10=260%255=4 #结果为[4] #图像混合 img1=cv2.imread('test.jpg') logo = cv2.imread('logo.jpg') img2=cv2.resize(logo, (50, 50)) #dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)#.两幅图像的大小,类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值。 #cv2.imshow('dst',dst) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows() #按位运算 # 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)#灰度化 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化 mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)#取非 # Now black-out the area of logo in ROI #取ROI中与mask中不为零的值对应的像素的值,让其值为0 。 #注意这里必须有mask=mask或者mask=mask_inv,其中mask=不能忽略 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask=mask) #取roi中与mask_inv中不为零的值对应的像素的值,其他值为0 # Take only region of logo from logo image. img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask=mask_inv) # Put logo in ROI and modify the main image dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) cv2.imshow('dst', dst) img1[0:rows,0:cols] =dst cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
测试结果显示
参考
1.opencv图像算术运算;
完