一、影象疊加：cv2.add

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

引數說明： cv2.add將兩個圖片對應位置的畫素的值相加，或者將每個畫素的值加上一個標量值，大於255的畫素值就設定成255。

有一點需要注意的是，如果是兩張圖片相加，那麼一定要注意兩者的尺寸和通道數必須是一樣的；如果是標量值，這個值既可以是整數也可以是浮點數，加合適的標量值一般是為了提高亮度。

import cv2

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

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

上面說了，cv2.add會把超過255的值設定為255，但是numpy裡的加法進行的是模運算，請看下面的例子：

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

輸出：
[[255]]
[4]

二、影象融合：cv2.addWeighted

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

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

src1 – 第一張圖片
alpha – 第一張圖片的權重
src2 – 與第一張大小和通道數相同的圖片
beta – 第二張圖片的權重
gamma – 加到每個總和上的標量，相當於調亮度
dst – 輸出

當然，這裡也要注意圖片尺寸要一樣

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('1.jpg')
img2 = cv2.imread('2.jpg')
#統一圖片大小
img2 = cv2.resize(img2,(img1.shape[1],img1.shape[0]))

dst = cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0)

cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你可以根據需要自己調整兩個圖片的權重，以達到不同的顯示效果

三、影象的按位操作：cv2.bitwise_and

'''
注意，src1和src2的形狀要保持一致，一般都是同一張影象，
關鍵是在於mask，mask必須得是8-bit單通道array，尺寸也要和src相同
'''
bitwise_and(src1,src2[,mask]]) -> dst

如果將兩幅圖片直接相加會改變圖片的顏色，如果用影象混合，則會改變圖片的透明度，所以我們需要用按位操作。首先來了解一下掩膜（mask）的概念：掩膜是用一副二值化圖片對另外一幅圖片進行區域性的遮擋，看下圖就一目瞭然了：(此處參考了 原文連結)

所以我們的思路就是把原圖中要放logo的區域摳出來，再把logo放進去就行了：

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，所以我們只關心這一塊區域
rows,cols = img2.shape[:2]
roi = img1[:rows,:cols]

# 建立掩膜
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) # 進行融合
img1[:rows,:cols] = dst # 融合後放在原圖上

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

其實看到這，很多人會有一些疑問，包括我自己剛開始的時候也是有疑問：

為什麼要用兩個roi進行與運算，roi&roi不還是roi本身嗎？

mask和roi尺寸也一樣，而且我們想要在roi中去除的區域在mask中對應位置的畫素值正好也為0，為什麼不讓roi和mask兩者直接相與呢？

這兩個問題在我查資料的時候是這麼說的，僅供參考:

• 因為mask是單通道的array，這是規定的，而roi是三通道，所以兩者不能直接相與。
• 於是先利用roi和roi相與得到roi本身，而mask可以控制相與之後輸出資料的某些元素髮生變化，而相與之後的輸出就是roi，所以此時相當於直接對roi進行操作，使roi中和mask中畫素值為0的畫素點對應的畫素點的畫素值也為0，也即變成黑的，這就達到了我們想要的效果。

到此這篇關於opencv中影象疊加/影象融合/按位操作的實現的文章就介紹到這了,更多相關opencv 影象疊加/影象融合/按位操作內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！