opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现

一、图像叠加：cv2.add res=cv2.add(img1, img2) 或者res=cv2.add(img1, 标量值) 参数说明： cv2.add将两个图片对应位置的像素的值相加，或者将每个像素的值加上一个标量值，大于255的像素值就设置成255。 有一点需要注意的是，如果是两张图片相加，那么一定要注意两者的尺寸和通道数必须是一样的；如果是标量值，这个值既可以是整数也可以是浮点数，加合适的标量值一般是为了提高亮度。 import cv2 img1 = cv2.imread('1.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') print(img1.shape) p 在OpenCV库中，图像处理是一项重要的功能，其中包括图像叠加、图像融合以及按位操作等。这些技术在图像分析、视觉特效以及图像合成等领域有着广泛的应用。以下将详细阐述这三个概念及其实现方法。 一、图像叠加 图像叠加是将两个或多个图像的像素值相加的过程，通常使用`cv2.add`函数来实现。如`cv2.add(res, img1, img2)`，它将`img1`和`img2`对应位置的像素值相加。如果结果超过255，OpenCV会将其设为255，即饱和处理。当叠加两个图像时，需确保它们的尺寸和通道数相同。如果叠加一个标量值，可以调整图像的亮度。例如： ```python import cv2 img1 = cv2.imread('1.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') # 确保两个图像尺寸相同 img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0])) res = cv2.add(img1, img2) ``` 二、图像融合 图像融合是结合两个或多个图像以创建新图像的过程，它通过加权平均实现。OpenCV中的`cv2.addWeighted`函数可以实现此功能，如`cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)`。其中，`src1`和`src2`是输入图像，`alpha`和`beta`是它们的权重，`gamma`是常数值，可以用来调整亮度。例如： ```python img1 = cv2.imread('1.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') # 统一图像大小 img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0])) dst = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 0) cv2.imshow('dst', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 三、图像的按位操作 按位操作涉及到像素级别的逻辑运算，如与、或、非、异或。在OpenCV中，`cv2.bitwise_and`函数用于按位与操作，常用于在图像上放置标志或logo。为了做到这一点，我们需要一个掩模（mask），它是一个8-bit单通道数组，其尺寸与源图像相同。例如： ```python img1 = cv2.imread('lena.jpg') img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.jpg') # 提取logo所在区域 rows, cols = img2.shape[:2] roi = img1[:rows, :cols] # 创建掩模 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) img1[:rows, :cols] = dst ``` 以上代码将logo添加到原图指定位置，首先通过掩模提取logo，然后将logo与原图背景进行按位操作融合。 OpenCV提供的这些功能使得图像处理变得更加便捷，无论是简单的叠加以增加亮度，还是复杂的融合以创建新的视觉效果，甚至是精确的按位操作来实现图像的局部修改，都能满足不同需求。在实际应用中，可以根据具体场景灵活运用这些技术。