OpenCV圖片相加和混合的方法【人工智能基礎(chǔ)】

1、OpenCV圖像的加法

你可以使用OpenCV的cv.add()函數(shù)把兩幅圖像相加，或者可以簡(jiǎn)單地通過(guò)numpy操作添加兩個(gè)圖像，如res = img1 + img2。兩個(gè)圖像應(yīng)該具有相同的大小和類(lèi)型，或者第二個(gè)圖像可以是標(biāo)量值。

注意：OpenCV加法和Numpy加法之間存在差異。OpenCV的加法是飽和操作，而Numpy添加是模運(yùn)算。

參考以下代碼：

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

這種差別在你對(duì)兩幅圖像進(jìn)行加法時(shí)會(huì)更加明顯。OpenCV 的結(jié)果會(huì)更好一點(diǎn)。所以我們盡量使用 OpenCV 中的函數(shù)。

我們將下面兩幅圖像：

代碼：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 讀取圖像
img1 = cv.imread("view.jpg")
img2 = cv.imread("rain.jpg")

# 2 加法操作
img3 = cv.add(img1,img2) # cv中的加法
img4 = img1+img2 # 直接相加

# 3 圖像顯示
fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(10,8),dpi=100)
axes[0].imshow(img3[:,:,::-1])
axes[0].set_title("cv中的加法")
axes[1].imshow(img4[:,:,::-1])
axes[1].set_title("直接相加")
plt.show()

結(jié)果如下所示：

2、OpenCV圖像的混合

這其實(shí)也是加法，但是不同的是兩幅圖像的權(quán)重不同，這就會(huì)給人一種混合或者透明的感覺(jué)。圖像混合的計(jì)算公式如下：

g(x) = (1−α)f0(x) + αf1(x)

通過(guò)修改 α 的值(0 → 1)，可以實(shí)現(xiàn)非常炫酷的混合。

現(xiàn)在我們把兩幅圖混合在一起。第一幅圖的權(quán)重是0.7，第二幅圖的權(quán)重是0.3。函數(shù)cv2.addWeighted()可以按下面的公式對(duì)圖片進(jìn)行混合操作。

dst = α⋅img1 + β⋅img2 + γ

這里γ取為零。

參考以下代碼：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 讀取圖像
img1 = cv.imread("view.jpg")
img2 = cv.imread("rain.jpg")

# 2 圖像混合
img3 = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)

# 3 圖像顯示
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.imshow(img3[:,:,::-1])
plt.show()

窗口將如下圖顯示：

總結(jié)

圖像加法：將兩幅圖像加載一起

cv.add()

圖像的混合：將兩幅圖像按照不同的比例進(jìn)行混合

cv.addweight()

注意：這里都要求兩幅圖像是相同大小的。

添加QQ：435946716獲取全套《OpenCV視頻教程》。

猜你喜歡：

人工智能之個(gè)性化推薦之路

深度相機(jī)是什么？深度相機(jī)常見(jiàn)技術(shù)

如何解決分類(lèi)中解決類(lèi)別不平衡問(wèn)題？

語(yǔ)言模型-BERT：bert算法介紹

傳智教育人工智能培訓(xùn)課程