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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python中opencv圖像混合算術(shù)運(yùn)算的示例分析,小編覺(jué)得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
要疊加兩張圖片,可以用 cv2.add() 函數(shù),相加兩幅圖片的形狀(高度 / 寬度 / 通道數(shù))必須相同。
numpy中可以直接用res = img + img1相加,但這兩者的結(jié)果并不相同(看下邊代碼):
add()兩個(gè)圖片進(jìn)行加和,大于255的使用255計(jì)數(shù).
numpy會(huì)對(duì)結(jié)果取256(相當(dāng)于255+1)的模:
import numpy as np import cv2 x = np.uint8([250]) y = np.uint8([10]) print(cv2.add(x, y)) # 250+10 = 260 => 255 print(x + y) # 250+10 = 260 % (255 + 1) = 4
如果是二值化圖片(只有0和255兩種值),兩者結(jié)果是一樣的(用numpy的方式更簡(jiǎn)便一些)。
實(shí)驗(yàn)圖片:
add()后效果
相減、相乘、相除:
subtract(img1,img2) # 相減,可以用于目標(biāo)檢測(cè)m
ultiply(img1,img2) # 相乘
divide(img1,img2) # 相除
圖像融合、混合addWeighted()
圖像混合 cv2.addWeighted() 也是一種圖片相加的操作,只不過(guò)兩幅圖片的權(quán)重不一樣,γ相當(dāng)于一個(gè)修正值:
img1 = cv2.imread('lena_small.jpg') img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png') res = cv2.addWeighted(img1, 0.6, img2, 0.4, 0)
效果:
α和β都等于1時(shí),就相當(dāng)于圖片相加。
按位操作包括按位與 / 或 / 非 / 異或操作,有什么用途呢?比如說(shuō)我們要實(shí)現(xiàn)下圖的效果:
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(lái)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:
所以我們的思路就是把原圖中要放logo的區(qū)域摳出來(lái),再把logo放進(jìn)去就行了:
img1 = cv2.imread('lena.jpg') img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png') # 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
掩膜的概念在圖像混合/疊加的場(chǎng)景下使用較多。
上邊我們使用了
按位與 bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
非運(yùn)算 bitwise_not(mask)
除了按位與、非運(yùn)算還有:
或運(yùn)算 bitwise_or(img1,img2)
異或運(yùn)算 bitwise_xor(img1,img2)
關(guān)于“python中opencv圖像混合算術(shù)運(yùn)算的示例分析”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,使各位可以學(xué)到更多知識(shí),如果覺(jué)得文章不錯(cuò),請(qǐng)把它分享出去讓更多的人看到。
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