学习目标

• 图像上的算术操作，加法，减法，按位运算等.
• 学习函数：cv2.add()，cv2.addWeighted().

图像加法（image addition）

opencv的加法操作可以使用cv2.add()或者使用nunpy数组操作，比如res=img1+img2，两张图必须大小和深度一样，或者img2是一个标量。

注意，OpenCV和Numpy的加法有一定的差别，OpenCV加法是饱和操作，而Numpy加法是取模运算。
图像相加时，OpenCV函数能够呈现更好的效果，所以优先使用cv2.add()函数。

x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])print(cv2.add(x,y)) # 250+10 = 260 => 255
[[255]]print(x+y)          # 250+10 = 260 % 256 = 4
[4]

图像融合（image blending）

图像融合也是一种图像加法操作，根据权重的变化，使得两张图进行融合，并且可以更改图像的透明度，融合的公式如下：
$g(x)=(1-\alpha)*f_0(x)+\alpha*f_1(x)$
通过更改$\alpha->(0,1)$，可以将图像进行加权叠加。下面看一个例子，公式如下：
$dst = \alpha*img1+\beta*img2+\gamma$
这里$\alpha=0.7,\beta=0.3,\gamma=0$.

import cv2img1 = cv2.imread('../data/MachineLearnings.jpg')
img2 = cv2.imread('../data/opencv_logo.jpg')dst = cv2.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0)cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出如下：见第三张图，两张图进行叠加

按位操作（Bitwise Operations）

按位操作包含bitwise，AND，OR，NOT and XOR。通常用于提取图像感兴趣区域，后面的章节会定义和处理非矩形ROI。下面我们将研究如何改变图像的特定区域。
现需要将OpenCV logo放到一张图像上，并且保持不透明（opaque）。如果两张图像相加，将会改变颜色。如果进行融合，则会产生透明效果，比如上面第三张图像。如果logo是矩形，则可以使用ROI区域操作的方法处理。因此，我们借助按位操作，具体如下：

import cv2# Load two images
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv_logo.png')# I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI
rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols]# Now create a mask of logo and create its inverse mask also
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 像素值大于10则赋值为255，小于10是黑色，最后生成二值图
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('mask_inv', mask_inv)# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
cv2.imshow('img1_bg', img1_bg)# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)
cv2.imshow('img2_fg', img2_fg)# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dstcv2.imshow('res', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()