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(shuō)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(shuō)了，cv2.add會(huì)把超過(guò)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(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：(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(lái)，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(wèn)，包括我自己剛開(kāi)始的時(shí)候也是有疑問(wèn)：

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(wèn)題在我查資料的時(shí)候是這么說(shuō)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?xún)烧卟荒苤苯酉嗯c。
• 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。

到此這篇關(guān)于opencv中圖像疊加/圖像融合/按位操作的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv 圖像疊加/圖像融合/按位操作內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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