基于Python的Opencv学习第四天

共同学习Opencv的小伙伴们，大家好。今天是我们学习Opencv的第四天了，之前几篇博客从最基本的像素介绍到图像的感兴趣区，今天来看看我为大家带来什么吧！

一.图像的加法运算

说到Opencv里面对图像进行加法运算，那就要分两种加法运算，分别是通过numpy包来进行加法运算，和直接Opencv加法运算，在我们了解语法之前，还是来看看图像的加法运算在opencv里面是如何实现的。

1.加法运算的概念
这里我们以八位图像来举例说明，首先八位图像在计算机中是以二进制来存放，最小值是0000 0000对应十进制中的0，而最大值是1111 1111对应十进制中的255，一共256中灰度集。

2.利用numpy包进行加法运算（取余运算）
在使用numpy包进行加法运算时，我们用到的语法如下：
结果=图像1+图像2

在这里，两个图像的像素点的相加得到的数字<=255时，那么我们的结果就等于这个数字
如果两个图像的像素点的相加得到的数字>255时，那么我们的结果要对这个数字进行对255的取余运算。

例如，两个像素分别为100和58，那么100+58=158<255，则结果就等于158；
如果两个像素分别为255和58，那么255+58=（255+58）%255=58，则结果就是58。

3.利用opencv进行加法运算（饱和运算）
在opencv中进行加法运算时，我们需要调用add（）函数，其语法如下：
结果=cv2.add（图像1，图像2）

这时，结果也分两种情况
如果和的数值<=255，那么结果为该数值；
如果和的数值>255，那么结果只能为255。
在这里，我们称为饱和运算，即不管加起来的数值等于多少，他最大只能是255。
（普及一下，opencv中0代表黑色，255代表白色，越靠近0则黑色的程度越深，越靠近255，则白色的程度越深。）

注意！！！参与运算的图像大小，类型必须保持一致！！！

3.代码实现
接下来我们通过代码来演示一下图像的加法运算。

>>> import cv2
>>> import numpy as np
>>> img=cv2.imread(r"C:\Users\LT010407\Desktop\2.jpg")
>>> pic=img
>>> cv2.imshow("img",img)
>>> i=pic+img
>>> cv2.imshow("i",i)
>>> k=cv2.add(img,pic)
>>> cv2.imshow("k",k)
>>> 

impore cv2
a=cv2.imread(r"C:\Users\LT010407\Desktop\3.jpg")
b=a=cv2.imread(r"C:\Users\LT010407\Desktop\3.jpg")
result=cv2.addWeighted(a,0.6,b,0.3,0)
cv2.imshow("result",result)