OpenCV-Python learning-6.图像算术运算（下）

opencv提供add、addWeighted、subtract、mutiply、scaleAdd、divide等算术运算。运算中提供的mask参数表明当mask为0或null时起作用。

需要说明的是：

阈值函数

cv2.threshold(灰度图，阈值，设定值，方法)
第一个原图像，第二个进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常用的有：

参数名	含义
cv2.THRESH_BINARY	（低于阈值的像素点灰度值置为0；高于阈值的值置为参数3）
cv2.THRESH_BINARY_INV	（与上个相反，大于阈值的像素点灰度值置为0；小于阈值置为参数3）
cv2.THRESH_TRUNC	（小于阈值的像素点灰度值不变，大于阈值的像素点置为该阈值）
cv2.THRESH_TOZERO	（小于阈值的像素点灰度值不变，大于阈值的像素点置为0,其中参数3任取）
cv2.THRESH_TOZERO_INV	（与上个相反，大于阈值的像素点灰度值不变，小于阈值的像素点置为0,其中参数3任取）

其可以称为最简单的图像分割方法。

按位运算

主要为cv2.bitwise_*函数，包括cv2.bitwise_or,cv2.bitwise_not,cv2.bitwise_and,cv2.bitwise_xor等。

比如，255的二进制：1111 1111；0的（8位）二进制：0000 0000；
255 and 一个数（8位）二进制 = 这个数；
0 and 一个数（8位）二进制 = 0。

src="http://nbviewer.jupyter.org/github/lsh1994/CodeShare/blob/master/blog/opencv-python6.2.ipynb" width="100%" height="1000">