加法运算和图像类型转换：使用OpenCV进行图像处理

最新推荐文章于 2025-11-25 13:46:15 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 13:46:15 发布
阅读量68 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： opencv 图像处理 人工智能 OpenCV
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WzisTypescript/article/details/133165246
OpenCV 专栏收录该内容
162 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用OpenCV进行图像的加法运算和类型转换。加法运算常用于图像融合和增强，代码示例展示了如何读取图像、调整尺寸并进行加法操作。图像类型转换部分则涵盖了从彩色到灰度再到浮点型的转换过程，这些转换在计算机视觉任务中至关重要。

在图像处理中，加法运算和图像类型转换是常见的操作。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了丰富的功能来处理图像和视频数据。本文将介绍如何使用OpenCV进行加法运算和图像类型转换，并提供相应的源代码。

  1. 加法运算
    图像的加法运算是指将两个图像的对应像素值相加，从而生成一个新的图像。这在图像融合、图像增强等任务中非常有用。下面是使用OpenCV进行加法运算的示例代码：
import cv2
import numpy as np

# 读取两个图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread(
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
盼小辉丶的博客
08-10 27万+
OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景，同时使用 OpenCV-Python 实战讲解图像处理基础要点。
OpenCV实战（1）——OpenCV与图像处理基础
热门推荐
盼小辉丶的博客
10-24 9万+
OpenCV 是一个跨平台计算机视觉和机器学习库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本节将介绍 OpenCV 的基础知识，以及如何编译运行 OpenCV 程序，并介绍如何完成最基本的图像处理任务——读取、显示和保存图像。除此之外，鼠标事件和图形绘制也是 OpenCV 计算机视觉项目中常用的基本功能，本节介绍了如何使用这两个重要的 OpenCV 功能。
数字图像处理(8): 图像加法与融合运算 和 图像类型转换
TechArtisan6的博客
04-26 7074
目录 1 图像加法运算 1.1 Numpy库加法运算 1.2 OpenCV加法运算- add() 1.3 对比实验 2 图像融合-addWeighted() 3 图像类型转换- cvtColor() 参考资料 1 图像加法运算 1.1 Numpy库加法运算 Numpy库加法的运算方法为： 目标图像 = 图像1 + 图像2，运算结果进行取模运算。有以下两种情况：...
使用opencv和python实现图像的智能处理_[套装书]机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理+机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理（2册）...
weixin_39955700的博客
12-01 886
---------------------------机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理---------------------------前言第1章　智能图像处理入门 11.1　智能图像处理概述 11.2　环境搭建 21.2.1　安装Python 21.2.2　安装PyCharm 81.2.3　PyCharm的初始化 121.2.4　OpenCV及常用库的配置 ...
[Python图像处理] 五.图像融合、加法运算及图像类型转换
杨秀璋的专栏
09-03 2万+
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算，包括三部分知识：图像融合、图像加法运算、图像类型转换。全文均是基础知识，希望对您有所帮助。 1.图像加法运算 2.图像融合 3.图像类型转换
3、使用Python和OpenCV进行图像处理
dell8的博客
08-03 34
本文详细介绍了使用Python和OpenCV进行图像处理的基础知识和技术，涵盖了图像的NumPy数组表示、环境配置、图像加载与显示、像素操作、图形绘制、图像变换（如缩放和旋转）、算术运算、图像合并与通道分离、降噪、轮廓检测、形态学变换以及模板匹配等内容。通过代码示例和解释，帮助读者掌握计算机视觉中的常见图像处理技术，为更复杂的任务打下基础。
opencv学习（图像处理）
weixin_63566653的博客
07-23 1919
方法有：均值滤波（做简单的平均卷积操作，进行归一化），方框滤波（基本和均值一样，可以选择归一化（所有在卷积核中的数值相加求平均值），也可以不归一化），高斯滤波（高斯模糊的卷积核里的数值的满足高斯分布(正态分布)的，相当于更重视中间的数值），中值滤波（对卷积核中的像素数值从小到大排序，用中间值代替）等。BORDER_REFLECT 101:反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb | abcdefgh | gfedcba。CV2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变。
实战OpenCV之图像的数学运算
hope_wisdom的技术博客
08-28 1447
在OpenCV中，图像的数学运算是一种基本而强大的工具，可以用于多种图像处理任务，包括：图像增强、图像融合、特征提取等。这些运算包括加法、减法、乘法和除法等基本的数学操作。
OpenCV-Python(10):图像算术运算
图灵追幕者博客录
07-15 1202
目标 • 学习图像上的算术加法、减法、位运算等 • 学习cv2.add()、cv2.addWeighted() 等算术运算函数 1.图像加法 可以使用函数 cv2.add() 将两幅图像进行加法运算，当然也可以直接使 用 numpy，res=img1+img。两幅图像的大小类型必须一致或者第二个图像可以使一个简单的标量值。 import cv2 import numpy...
05.图像融合、加法运算及图像类型转换.pdf
03-31
### 图像融合、加法运算...通过上述介绍，我们可以了解到图像加法运算、图像融合以及图像类型转换在图像处理中的重要性和应用方法。这些操作不仅有助于图像信息的提取和分析，还能为后续的图像处理任务提供坚实的基础。
05.图像融合、加法运算及图像类型转换1
08-03
4. **Python OpenCV图像处理基础** - 本文作者在优快云上分享了一系列关于Python图像处理的文章，涵盖了从基础概念到高级技术，包括图像读取、像素操作、图像增强、分割、变换等。此外，还推荐了使用MFC进行C++图像...
深入浅出OpenCV：全景目录
weixin_67035108的博客
11-22 474
「深入浅出OpenCV」专栏是一个面向计算机视觉初学者的教程，采用深入原理+浅出实现的教学方式，既讲解图像处理算法背后的数学原理，也提供Python+OpenCV的实践代码。专栏适合具备Python基础的开发者、学生和工程师学习，内容涵盖OpenCV核心功能与应用场景。目前已发布关于相机模型的文章，未来将继续扩展更多主题。读者可通过邮箱和GitHub仓库与作者交流反馈。
【图像处理基石】如何入门图像配准算法？
智能守恒_HengAI
11-21 179
参考图像（Reference Image）：作为基准的图像（比如全景拼接中先拍的那张）；待配准图像（Warp Image）：需要调整对齐到参考图像的图像（比如全景拼接中后拍的、有偏移的那张）；变换模型（Transformation Model）：描述待配准图像如何“移动/旋转/缩放”才能对齐参考图像的数学模型（入门阶段重点掌握「刚性变换」和「单应性变换」）；配准目标：找到最优的变换模型参数，让两张图像的重叠区域尽可能一致。入门图像配准，关键是记住“特征检测→特征匹配→变换估计→图像变换。
【图像处理基石】如何使用大模型进行图像处理工作？
最新发布
智能守恒_HengAI
11-25 121
跨模态理解：实现文本、图像的深度语义对齐可控性提升：ControlNet、LoRA等技术实现精准控制低代码门槛：Diffusers等库封装了复杂流程未来，随着Stable Diffusion 4.0、Florence-3等模型的推出，以及3D视觉、实时视频处理能力的突破，大模型将在工业设计、影视制作、自动驾驶等领域释放更大价值。建议开发者关注Hugging Face模型库与Stability AI的技术动态，持续跟进最新进展。
MySQL图像处理案例
2509_93943639的博客
11-22 414
另外，对于大规模图像识别，MySQL无法直接处理，需要结合外部工具如OpenCV进行分析，然后将结果（如标签或特征向量）存回数据库。例如，我们可以扩展表结构，添加一个字段，存储通过AI分析生成的图像标签，但这超出了本案例的范围。我们还添加了触发器，用于自动清理过期记录：当图片被删除时，触发器会记录日志到另一张表，方便审计。这里，存储原始图片名，指向服务器上的实际文件位置，和记录图片尺寸，则保存缩略图的路径。例如，当用户需要查看自己最近上传的图片时，可以执行类似的查询，响应时间控制在毫秒级。
【图像处理基石】图像处理的基础理论体系介绍
智能守恒_HengAI
11-22 168
图像处理作为计算机视觉、AI视觉任务的核心基础，其理论体系围绕“图像表示-预处理-特征提取-高级分析”的逻辑展开，涵盖数学建模、算法设计与工程应用的核心知识。以下从核心理论模块、原理解析、典型应用三个维度，系统梳理图像处理的基础理论框架，为技术研发与书籍撰写提供结构化支撑。
Python在图像处理中的库比较
2509_93935036的博客
11-22 380
另外需要注意一点，OpenCV默认使用BGR颜色通道，这和大多数其他库用的RGB不太一样，刚开始用的时候容易在这里栽跟头。不过它的功能相对基础，如果要搞复杂的计算机视觉任务，比如目标检测、特征提取这些，Pillow就有点力不从心了。Scikit-image也是个很不错的库，它构建在SciPy生态之上，API设计非常符合Pythonic的风格，用起来很舒服。实际项目中，我经常是这几个库混着用，各取所长。在做算法开发的时候，我经常用它来实时显示处理结果，配合它的各种绘图功能，能够很直观地看到中间过程。
图像处理中的投影变换（单应性变换）
qq_62909870的博客
11-25 114
求取过程这里不赘述，有兴趣可以看参考链接。投影变换是将图像从一个视角变向另一个视角，实现不同视角之间的图像变换。所以，如果已知几个点，就可以求取变换矩阵A。反之，有了变换矩阵A后，也就能得到变换后的图片。其中（u,v）是原始图片（即需要变换的图片）中的像素坐标。原始图片中的像素点坐标（u，v）经过变换后，对应变换后的图片中的坐标（x,y）,其中。在图像处理中，当我们有一个二维点 (u, v) 时，通常会将其表示为齐次坐标。，推导数学公式，如果不是用于发文章，还是让数学专业的人来干好了，哈哈哈。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 253
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
Python OpenCV图像处理：图像加法、融合与类型转换
"这篇文章主要介绍了Python使用OpenCV进行图像处理中的图像加法运算、图像融合以及图像类型转换的基础知识。作者通过一系列的文章讲解了图像处理的相关概念和技术，并提供了相关的GitHub源代码供读者参考学习。" 在...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值