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opencv 图像叠加/图像融合/按位操作 opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现

万能的小黑Alex 人气:0

一、图像叠加:cv2.add

res=cv2.add(img1, img2) 或者res=cv2.add(img1, 标量值)

参数说明: cv2.add将两个图片对应位置的像素的值相加,或者将每个像素的值加上一个标量值,大于255的像素值就设置成255。

有一点需要注意的是,如果是两张图片相加,那么一定要注意两者的尺寸和通道数必须是一样的;如果是标量值,这个值既可以是整数也可以是浮点数,加合适的标量值一般是为了提高亮度。

import cv2

img1 = cv2.imread('1.jpg')
img2 = cv2.imread('2.jpg')
print(img1.shape)
print(img2.shape)
#输出: (1039, 750, 3)
   #(1050, 700, 3)
   
img2.resize((img1.shape[0],img1.shape[1],3))
print(img2.shape)
#输出:(1039, 750, 3)

res=cv2.add(img1,img2)#或者res=cv2.add(img1,10)

上面说了,cv2.add会把超过255的值设置为255,但是numpy里的加法进行的是模运算,请看下面的例子:

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

输出:
[[255]]
[4]

二、图像融合:cv2.addWeighted

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

src1 – 第一张图片
alpha – 第一张图片的权重
src2 – 与第一张大小和通道数相同的图片
beta – 第二张图片的权重
gamma – 加到每个总和上的标量,相当于调亮度
dst – 输出

当然,这里也要注意图片尺寸要一样

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('1.jpg')
img2 = cv2.imread('2.jpg')
#统一图片大小
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()




你可以根据需要自己调整两个图片的权重,以达到不同的显示效果

三、图像的按位操作:cv2.bitwise_and

'''
注意,src1和src2的形状要保持一致,一般都是同一张图像,
关键是在于mask,mask必须得是8-bit单通道array,尺寸也要和src相同
'''
bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) -> dst

如果将两幅图片直接相加会改变图片的颜色,如果用图像混合,则会改变图片的透明度,所以我们需要用按位操作。首先来了解一下掩膜(mask)的概念:掩膜是用一副二值化图片对另外一幅图片进行局部的遮挡,看下图就一目了然了:(此处参考了 原文链接)

所以我们的思路就是把原图中要放logo的区域抠出来,再把logo放进去就行了:

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,所以我们只关心这一块区域
rows, cols = img2.shape[:2]
roi = img1[:rows, :cols]

# 创建掩膜
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) # 进行融合
img1[:rows, :cols] = dst # 融合后放在原图上

cv2.imshow('res',img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()



其实看到这,很多人会有一些疑问,包括我自己刚开始的时候也是有疑问:

为什么要用两个roi进行与运算,roi&roi不还是roi本身吗?

mask和roi尺寸也一样,而且我们想要在roi中去除的区域在mask中对应位置的像素值正好也为0,为什么不让roi和mask两者直接相与呢?

这两个问题在我查资料的时候是这么说的,仅供参考:

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