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這篇文章主要介紹了opencv中圖像疊加/圖像融合/按位操作的實(shí)現(xiàn)案例,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
一、圖像疊加:cv2.add
res=cv2.add(img1, img2) 或者res=cv2.add(img1, 標(biāo)量值)
參數(shù)說明: cv2.add將兩個(gè)圖片對(duì)應(yīng)位置的像素的值相加,或者將每個(gè)像素的值加上一個(gè)標(biāo)量值,大于255的像素值就設(shè)置成255。
有一點(diǎn)需要注意的是,如果是兩張圖片相加,那么一定要注意兩者的尺寸和通道數(shù)必須是一樣的;如果是標(biāo)量值,這個(gè)值既可以是整數(shù)也可以是浮點(diǎn)數(shù),加合適的標(biāo)量值一般是為了提高亮度。
import cv2 img1 = cv2.imread('1.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') print(img1.shape) print(img2.shape) #輸出: (1039, 750, 3) #(1050, 700, 3) img2.resize((img1.shape[0],img1.shape[1],3)) print(img2.shape) #輸出:(1039, 750, 3) res=cv2.add(img1,img2)#或者res=cv2.add(img1,10)
上面說了,cv2.add會(huì)把超過255的值設(shè)置為255,但是numpy里的加法進(jìn)行的是模運(yùn)算,請(qǐng)看下面的例子:
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
輸出:
[[255]]
[4]
二、圖像融合:cv2.addWeighted
cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst
dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma
src1 – 第一張圖片
alpha – 第一張圖片的權(quán)重
src2 – 與第一張大小和通道數(shù)相同的圖片
beta – 第二張圖片的權(quán)重
gamma – 加到每個(gè)總和上的標(biāo)量,相當(dāng)于調(diào)亮度
dst – 輸出
當(dāng)然,這里也要注意圖片尺寸要一樣
import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('1.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') #統(tǒng)一圖片大小 img2 = cv2.resize(img2,(img1.shape[1],img1.shape[0])) dst = cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
你可以根據(jù)需要自己調(diào)整兩個(gè)圖片的權(quán)重,以達(dá)到不同的顯示效果
三、圖像的按位操作:cv2.bitwise_and
''' 注意,src1和src2的形狀要保持一致,一般都是同一張圖像, 關(guān)鍵是在于mask,mask必須得是8-bit單通道array,尺寸也要和src相同 ''' bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) -> dst
如果將兩幅圖片直接相加會(huì)改變圖片的顏色,如果用圖像混合,則會(huì)改變圖片的透明度,所以我們需要用按位操作。首先來了解一下掩膜(mask)的概念:掩膜是用一副二值化圖片對(duì)另外一幅圖片進(jìn)行局部的遮擋,看下圖就一目了然了:(此處參考了 原文鏈接)
所以我們的思路就是把原圖中要放logo的區(qū)域摳出來,再把logo放進(jìn)去就行了:
import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('lena.jpg') img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.jpg') # 把logo放在左上角,所以我們只關(guān)心這一塊區(qū)域 rows, cols = img2.shape[:2] roi = img1[:rows, :cols] # 創(chuàng)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) # 進(jìn)行融合 img1[:rows, :cols] = dst # 融合后放在原圖上 cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
其實(shí)看到這,很多人會(huì)有一些疑問,包括我自己剛開始的時(shí)候也是有疑問:
為什么要用兩個(gè)roi進(jìn)行與運(yùn)算,roi&roi不還是roi本身嗎?
mask和roi尺寸也一樣,而且我們想要在roi中去除的區(qū)域在mask中對(duì)應(yīng)位置的像素值正好也為0,為什么不讓roi和mask兩者直接相與呢?
這兩個(gè)問題在我查資料的時(shí)候是這么說的,僅供參考:
因?yàn)閙ask是單通道的array,這是規(guī)定的,而roi是三通道,所以兩者不能直接相與。
于是先利用roi和roi相與得到roi本身,而mask可以控制相與之后輸出數(shù)據(jù)的某些元素發(fā)生變化,而相與之后的輸出就是roi,所以此時(shí)相當(dāng)于直接對(duì)roi進(jìn)行操作,使roi中和mask中像素值為0的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的像素值也為0,也即變成黑的,這就達(dá)到了我們想要的效果。
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“opencv中圖像疊加/圖像融合/按位操作的實(shí)現(xiàn)案例”這篇文章對(duì)大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持億速云,關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!
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