OpenCV-py学习笔记（二）—— 核心运算/操作

图像的算术运算

1.饱和加 cv2.add()

OpenCV中的add()函数是饱和运算，也就是说，如果两个8位整数相加，超过了255，自动会截断成255.

>>> x = np.uint8([250])
>>> y = np.uint8([10])

>>> print cv2.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255
[[255]]

>>> print x+y          # 250+10 = 260 % 256 = 4
[4]

2. 图像混合 cv2.addWeighted()

图像混合的数学表达式如下，原理就是将两张图片按照一定的比例（透明度）进行融合，产生的图片也一般会存在一种“透明”的感觉。

在OpenCV中参数的表达与上式略有不同，有以下三个参数α、β，γ。

img1 = cv2.imread('ml.png')
img2 = cv2.imread('opencv_logo.jpg')

dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)

cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果如下：

这里，我做了一个类似幻灯片淡入淡出效果的gif动图，由一张图动态过度到另一张，一定记得把颜色通道翻转一下！！！ 代码如下：

def slide_view():
	img1 = cv2.resize(cv2.imread('bear.jpg'), (500, 500))
	img2 = cv2.imread('OpenCV-logo.jpg')

	fps = 20
	buff = []
	for i in range(fps):
		alpha = i / fps
		beta = 1 - i / fps
		dst = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, 0)

		cv2.imshow('dst', dst)
		# 这里记得反转一下颜色通道，OpenCV中是BGR，imageio是RGB
		buff.append(dst[:, :, ::-1])

		cv2.waitKey(int(1000 / fps))
	cv2.destroyAllWindows()
	gif = imageio.mimsave('logo2bear.gif', buff, 'GIF', duration=0.1)

这里效果图是gif不太好上传，你可以自己运行一下上述代码。

3. 图像位操作

上述融合中有一个问题，就是会产生“透明”的效果，有时候我们又不想这样，而是直接把一个图片A放在图片B的上面，这时候位操作就发挥了作用，大致将一下思路（这里记待插入的前景图片为A，插入到的那个图片为B）：

1. 先取出图片B的ROI。
2. 先将图片A灰度化（如果已经是灰度图当然就无需这步），记为grayA。
3. 将grayA二值化（取一个阈值，比如说10），小于10的像素为0，其他为1，记二值化后的图片为mask，为了后续需要，将mask按位取反得到mask_inv。
4. 利用cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)将图片B的ROI区域变黑。注意：bitwise_and的运算机制如下：
   
5. 利用cv2.bitwise_and(imgA, imgA, mask=mask)将图片A的前景取出。
6. 把前景加到背景变黑的区域。

def bitwise_ops():
	# cv2.namedWindow('123', cv2.WINDOW_NORMAL)

	img = cv2.imread("man.jpg")
	img_logo = cv2.imread("OpenCV-logo.jpg")

	# ROI
	rows, cols, channels = img_logo.shape
	roi = img[0:rows, 0:cols]

	# 新建一个logo的mask图片
	img_logo_gray = cv2.cvtColor(img_logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
	cv2.imshow("123", img_logo_gray)
	cv2.waitKey(0)
	ret, mask = cv2.threshold(img_logo_gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
	cv2.imshow("123", mask)
	cv2.waitKey(0)
	mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
	cv2.imshow("123", mask_inv)
	cv2.waitKey(0)

	# 先把背景的ROI区域变黑
	img_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
	cv2.imshow("123", img_bg)
	cv2.waitKey(0)

	# 取出logo的前景
	img_lg = cv2.bitwise_and(img_logo, img_logo, mask=mask)
	cv2.imshow("123", img_lg)
	cv2.waitKey(0)

	# 把logo前景放到变黑的背景图区域
	dst = cv2.add(img_bg, img_lg)
	img[0:rows, 0:cols] = dst

	cv2.imshow('123', img)
	cv2.waitKey(0)
	cv2.destroyAllWindows()

效果如下：