12、图像处理技术全解析

图像处理技术全解析

在图像处理领域，有众多实用的技术和方法。接下来，我们将深入探讨这些技术，包括图像的算术运算、形态学变换、色彩空间转换以及颜色映射等方面。

1. 图像算术运算

1.1 饱和运算与模运算

在处理 8 位图像（值范围从 0 到 255）时，OpenCV 和 NumPy 有不同的运算方式。以下代码展示了这两种运算的区别：

import numpy as np
import cv2

x = np.uint8([250])
y = np.uint8([50])
# 250+50 = 300 => 255:
result_opencv = cv2.add(x, y)
print("cv2.add(x:'{}' , y:'{}') = '{}'".format(x, y, result_opencv))
# 250+50 = 300 % 256 = 44
result_numpy = x + y
print("x:'{}' + y:'{}' = '{}'".format(x, y, result_numpy))

在 OpenCV 中，使用 cv2.add() 函数时，值会被裁剪到 [0, 255] 范围内，这称为饱和运算。而在 NumPy 中，值会进行模运算，即超出范围的值会进行取模操作。

1.2 图像的加法和减法

图像的加法和减法可以分别使用 cv2.add() 和 cv2.subtract() 函数实现。这些函