0.序言
這一篇部落格我們將學習影像的幾種算術運算，例如加法，減法，按位運算等。
1.影像加法
我們可以通過OpenCV函式
cv.add()
或僅通過numpy操作
res=img1+img2
res = img1 + img2 將兩個影像加起來。兩個影像應具有相同的深度和型別，或者第二個影像可以只是一個標量值。
注意：OpenCV加法和Numpy加法之間有區別。OpenCV加法是飽和運算，而Numpy加法是模運算。
例如，考慮以下示例：
>>> 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]
2.影像融合
這是一種更為常用的影像加法操作，但是對影像賦予不同的權重，這個操作可以用來對兩幅影像或兩段視訊產生時間上的 畫面疊化 （cross-dissolve）效果，就像在幻燈片放映和電影製作中那樣，以使其具有融合或透明的感覺。根據以下等式新增影像：
cv.addWeighted()
其數學表示式為G（x) = α · img1 + (1-α)img2 ，其中 α 取值0 - 1。
下面我們將兩個影像並且融合在一起。第一幅影像的權重為0.7，第二幅影像的權重為0.3。
img1 = cv.imread('ml.png')
img2 = cv.imread('opencv-logo.png')
dst = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
cv.imshow('dst',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
結果如下所示：
3.按位運算
按位運算包括按位 AND 、 OR 、 NOT 和 XOR 操作。它們在提取影像的任何部分(我們將在後面的章節中看到)、定義和處理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面我們將看到一個例子，如何改變一個影像的特定區域。
考慮下面這種情況，我想把 OpenCV 的標誌放在一個影像上面。如果我新增兩個影像，它會改變顏色。如果我混合它，我得到一個透明的效果。但我希望它是不透明的。如果是一個矩形區域，我可以使用 ROI，就像我們在上一章中所做的那樣。但是 OpenCV 的 logo 不是長方形的。所以我們可以使用如下的按位操作來實現:
# 載入兩張圖片
img1 = cv.imread('messi5.jpg')
img2 = cv.imread('opencv-logo-white.png')
# 我想把logo放在左上角，所以我建立了ROI
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols ]
# 現在建立logo的掩碼，並同時建立其相反掩碼
img2gray = cv.cvtColor(img2,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
# 現在將ROI中logo的區域塗黑
img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
# 僅從logo影像中提取logo區域
img2_fg = cv.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
# 將logo放入ROI並修改主影像
dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
cv.imshow('res',img1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
請看下面的結果。左圖顯示了我們建立的掩膜mask。右圖顯示最終結果。
