基于python的opencv快速入门——图像运算

基于python的opencv快速入门——图像运算 太原理工机器人团队20日打卡day15 1、图像加法运算 图像加法运算分为两种 加号运算符 cv2.add()函数 加号运算符 加号运算符遵循以下规则 如果两个图像对应像素和小于255，取相加值 如果两个图像像素值的和大于255，取对于256的模 cv2.add()函数 cv2.add()的函数满足以下规则 两个图像对应像素和小于255，取相加值 如果两个图像像素值的和大于255，取255 语法为 计算结果 = cv2.add(像素值a，像素值b) Notes： cv2.add()的参数有可能有以下3种情况 计算结果 = cv2.add( 在Python的OpenCV库中，图像运算是一种基本且重要的功能，用于处理和分析图像。本文主要探讨了三种图像运算：图像加法运算、图像加权和以及按位逻辑运算。 1. **图像加法运算** - 图像加法运算有两种形式：加号运算符（`+`）和`cv2.add()`函数。 - 加号运算符遵循饱和算术规则，即如果两个像素值相加小于255，则取相加值；若和大于255，则取模256后的值，这可能导致原本应变亮的像素变得更暗。 - `cv2.add()`函数同样执行饱和加法，当像素和超过255时，结果会被截断为255，确保图像的亮度不会超出8位无符号整数的范围。 - 示例代码展示了如何使用`cv2.add()`和加号运算符对图像进行加法运算，并通过`cv2.imshow()`显示结果，比较两者差异。 2. **图像加权和** - 图像加权和考虑了每幅图像的权重，使用`cv2.addWeighted()`函数实现。 - 此函数的公式是`dst = saturate(src1 * α + src2 * β + γ)`，其中`saturate()`表示饱和操作，`α`和`β`是源图像的权重，`γ`是亮度调节量。 - `addWeighted()`函数允许用户调整图像的相对亮度和对比度，同时合并两幅图像。 - 参数`γ`是必须提供的，即使它的值可能为0。 3. **按位逻辑运算** - 按位逻辑运算包括按位与、按位或、按位异或等，这里主要讨论按位与。 - `cv2.bitwise_and()`函数用于执行按位与运算，它接受两个输入图像和一个可选的掩模操作。 - 按位与运算的特性是，0与任何数值按位与的结果都是0，而255（全1二进制）与任何8位数值的按位与结果是原数值。 - 应用示例中创建了一个掩模图像，将掩模与灰度图像进行按位与运算，使得掩模中的255对应位置保留原图像像素，而0对应位置变为黑色。 这些图像运算在图像处理中有着广泛的应用，如图像增强、对象检测、遮罩应用等。了解并熟练掌握这些基本运算，对于使用OpenCV进行图像分析和处理至关重要。通过实践和实验，我们可以更好地理解这些操作如何影响图像的视觉效果，并灵活运用到实际项目中。