OpenCV Python 图像加法

当使用imread()函数读取图像时，返回的图像对象实际上是一个二维或三维矩阵，取决于图像是灰度图还是RGB图像。

因此， cv2.add() 函数会将两个图像矩阵相加，返回另一个图像矩阵。

示例

以下代码读取两个图像并进行二进制加法运算 −

kalam = cv2.imread('kalam.jpg')
einst = cv2.imread('einstein.jpg')
img = cv2.add(kalam, einst)
cv2.imshow('addition', img)

结果

OpenCV不采用线性二进制加法，而是使用了 addWeighted() 函数执行两个数组的加权和。相应的命令如下：

Cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)

参数

addWeighted() 函数的参数如下：

• src1 – 第一个输入数组。
• alpha – 第一个数组元素的权重。
• src2 – 与第一个数组具有相同大小和通道数的第二个输入数组。
• beta – 第二个数组元素的权重。
• gamma – 添加到每个和的标量。

该函数根据以下公式添加图像：

$$\mathrm{g(x)=(1-\alpha)f_{0}(x)+\alpha f_{1}(x)}$$

上述示例中获得的图像矩阵用于执行加权和。

通过将 a 从 0 变化到 1，可以实现从一个图像平滑地过渡到另一个图像，使它们混合在一起。

第一个图像的权重为 0.3，第二个图像的权重为 0.7。gamma 因子取为 0。

addWeighted() 函数的命令如下：

img = cv2.addWeighted(kalam, 0.3, einst, 0.7, 0)

可以看到，与二进制相加相比，图像相加更加平滑。