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python中opencv图像叠加、图像融合、按位操作的具体实现

2021-12-15 10:38sakurala Python

opencv图像操作可以更好更快的方便我们处理图片,本文主要介绍了图像叠加、图像融合、按位操作,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

1图像叠加

可以通过OpenCV函数cv.add()或简单地通过numpy操作添加两个图像,res = img1 + img2.两个图像应该具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以是标量值.

NOTE:

  • OpenCV添加是饱和操作,也就是有上限值,而Numpy添加是模运算。
  • 添加两个图像时, OpenCV功能将提供更好的结果.所以总是更好地坚持OpenCV功能.

代码:

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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

输出:
[[255]]
[4]

2图像融合

这也是图像加法,但是对图像赋予不同的权重(0到1之间),使得它具有混合感或透明感。

代码:

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import cv2
import numpy as np
 
img1 = cv2.imread('img.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img2 = cv2.resize(img2,(480,331))#统一图片大小
 
dst = cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0)
 
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python中opencv图像叠加、图像融合、按位操作的具体实现

3按位操作

包括按位AND,OR,NOT和XOR运算.
希望将opencv徽标放在图像上方,如果叠加两个图像,它将改变颜色;如果融合两个图像,会得到一个透明的效果. 我希望它不透明,如果它是一个矩形区域,我可以使用ROI按之前描述的操作,但是opencv徽标并不是矩形,可以按位操作完成相关功能.

代码:

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import cv2
import numpy as np
 
img1 = cv2.imread('img.jpg')
img2 = cv2.imread('img1.jpg')
 
img2 = cv2.resize(img2,(100,100))
# I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols ]
 
# Now create a mask of logo and create its inverse mask also
img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
 
# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask)
 
# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv)
 
# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
 
cv2.imshow('res',img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python中opencv图像叠加、图像融合、按位操作的具体实现

Arithmetic Operations on Images

到此这篇关于python中opencv图像叠加、图像融合、按位操作的具体实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv图像叠加、图像融合、按位操作内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!

原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000015624467

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