python+opencv像素的加減和加權(quán)操作的實(shí)現(xiàn)

python+opencv像素的加減和加權(quán)操作的實(shí)現(xiàn)？針對這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

# 目標(biāo)：
# 1、在圖像上進(jìn)行算術(shù)操作，如加減以及按位操作
# 2、將會學(xué)會使用cv2.add(),cv2.addWeights()
# 參考網(wǎng)站：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_core/py_image_arithmetics/py_image_arithmetics.html#image-arithmetics
import numpy as np
import cv2
 
 
# 兩種方法進(jìn)行圖像的加操作：
# 1、利用opencv的函數(shù)
# 2、利用numpy中的操作
# 這兩個(gè)操作有些不同
# opencv中超出后并不會溢出，只會變成最大值（255），但numpy會溢出。
x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print(cv2.add(x,y))# 輸出255
print(x+y)#輸出4，因?yàn)榘l(fā)生溢出
 
### 總結(jié)：可見使用cv2的加法更加好一些，以免發(fā)生溢出現(xiàn)象。
 
 
 
# 兩張圖像按權(quán)重進(jìn)行相加融合
# 這里有兩張圖片，一張是cat,一張是dog。將兩者相加，前者權(quán)重0.3，后者0.7
img1 = cv2.imread('cat.jpg')
img2 = cv2.imread('dog.jpg')
# 注意兩個(gè)圖片需要相同的尺寸，否則無法進(jìn)行相加或融合操作
 
img = cv2.addWeighted(img1, 0.3, img2, 0.7, 0)
# 其中最后一個(gè)0,表示兩個(gè)圖像相加后的常數(shù)值，這里設(shè)置為0
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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