python+opencv像素的加減和加權(quán)操作的實(shí)現(xiàn)
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# 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0,表示兩個圖像相加后的常數(shù)值,這里設(shè)置為0 cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
圖像的算術(shù)運(yùn)算,需要保證兩幅圖片的大小一致,否則會出錯。
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