Python+OpenCV教程基础|图像混合,图片相加,按位操作

发表时间:2019-12-23

教程简介:

  • 图片间的数学运算,如相加、按位运算等

  • OpenCV函数:cv2.add(), cv2.addWeighted(), cv2.bitwise_and()


一  图片相加

要叠加两张图片,可以用cv2.add()函数,相加两幅图片的形状(高度/宽度/通道数)必须相同。numpy中可以直接用res = img + img1相加,但这两者的结果并不相同:

import cv2
import numpy as np

x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])

print(cv2.add(x, y)) # 250+10 = 260 => 255
print(x + y) # 250+10 = 260 % 256 = 4

如果是二值化图片(只有0和255两种值),两者结果是一样的(用numpy的方式更简便一些)。


二  图像混合

图像混合cv2.addWeighted()也是一种图片相加的操作,只不过两幅图片的权重不一样,γ相当于一个修正值:

dst=α×img1+β×img2+γ

img1 = cv2.imread('lena_small.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png')

res = cv2.addWeighted(img1, 0.6, img2, 0.4, 0)

0.jpg

经验之谈:α和β都等于1时,就相当于图片相加。


三  按位操作

按位操作包括按位与/或/非/异或操作,有什么用途呢?比如说我们要实现下图的效果:

0 (1).jpg

如果将两幅图片直接相加会改变图片的颜色,如果用图像混合,则会改变图片的透明度,所以我们需要用按位操作。首先来了解一下掩膜(mask)的概念:掩膜是用一副二值化图片对另外一幅图片进行局部的遮挡,看下图就一目了然了:

0 (2).jpg

img1 = cv2.imread('lena.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png')

# logo放在左上角,所以我们只关心这一块区域
rows, cols = img2.shape[:2]
roi = img1[:rows, :cols]

# 创建掩膜
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

# 保留除logo外的背景
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
dst = cv2.add(img1_bg, img2) # 进行融合
img1[:rows, :cols] = dst # 融合后放在原图上

经验之谈:掩膜的概念在图像混合/叠加的场景下使用较多。


小结

cv2.add()用来叠加两幅图片,cv2.addWeighted()也是叠加两幅图片,但两幅图片的权重不一样。

cv2.bitwise_and(),cv2.bitwise_not(),cv2.bitwise_or(),

cv2.bitwise_xor()分别执行按位与/或/非/异或运算。掩膜就是用来对图片进行全局或局部的遮挡。

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