python中opencv图像叠加、图像融合、按位操作的具体实现_Python

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：

				?

									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：

				?

									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：

				?

									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()