5.算术运算

最新推荐文章于 2022-03-10 22:31:21 发布

澜生Python笔谈

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分类专栏： opencv 文章标签： opencv 计算机视觉 cv 边缘检测

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像素运算

outline

算术运算
- 加，减，乘，除
- 应用：调节亮度，调正对比度
逻辑运算
- 与，或，非
- 应用：遮罩层控制
改变对比度，亮度

1.算术运算

两张形状大小完全相同的图进行加减乘除

原图如下

加
- 两张图片的各个像素点的通道值相加
- 黑为0，0图二中任意的一个像素值还是图二的值，白为255，255加图二中任意的一个像素值骑结果超过255，进行截断，最终结果还是255，即为白色
- ```
def add_demo(m1,m2):
    dst=cv.add(m1,m2)
    cv.imshow("add_demo",dst)
```
- 应用：去除叠加性噪声，生成图像叠加效果
减
- 两张图片各个像素点的通道值相减
- 黑为0，0-图二中任意的一个像素值为负值，而范围是0-255，因此取0，即为黑，白为255，255-图二中任意的一个像素值得到相反的颜色
- ```
def subtract_demo(m1,m2):
    dst=cv.subtract(m1,m2)
    cv.imshow("subtract_demo",dst)
```
- 应用：显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化；图像分割，如分割运动的车辆，减法去掉静止的部分，剩余的是运动元素和噪声。
乘
- 两张图片各个像素点的通道值相乘
- 黑为0，0*图二中任意的一个像素值为0，为黑，linux原图外边框是反锯齿的（边缘柔化），有模糊的，并不一定都为0，因此相乘之后会出现那种像烟花的边边
- ```
def multiply_demo(m1, m2):
    dst = cv.multiply(m1, m2)
    cv.imshow("multiply_demo", dst)
```
- 应用：图像的局部显示，用二值模板图像与原图像做乘法

除

两张图片各个像素点的通道值相除
应用少

def divide_demo(m1, m2):
    dst = cv.divide(m1, m2)
    cv.imshow("divide_demo", dst)

2.逻辑运算

与

全1得1

def logic_demo(m1, m2):
    dst=cv.bitwise_and(m1,m2)
    cv.imshow("logic_demo", dst)

相当于进行了一个遮罩
应用：求两个子图的相交子图

或

有1得1

def logic_demo(m1, m2):
    dst=cv.bitwise_or(m1,m2)
    cv.imshow("logic_demo", dst)

应用：合并子图

非

0得1，1得0 ，针对的是一张图

def logic_demo(m1):
    dst=cv.bitwise_not(m1)
    cv.imshow("logic_demo", dst)

应用：获得子图的补图

3.改变对比度，亮度

def contrast_brightness_demo(image, c, b):
    h, w, ch = image.shape
    #初始化一张黑图
    blank = np.zeros([h, w, ch], image.dtype)

    # 图像混合，c, 1-c为这两张图片的权重
    dst = cv.addWeighted(image, c, blank, 1-c, b)
    cv.imshow("contrast_brightness_demo", dst)
    
src=cv.imread("./images/lena.jpg")
#对比度1.2，亮度100
contrast_brightness_demo(src,1.2,100)

结果如下：

.imshow(“contrast_brightness_demo”, dst)

src=cv.imread("./images/lena.jpg")
#对比度1.2，亮度100
contrast_brightness_demo(src,1.2,100)


结果如下：
![image-20201004213238394](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a71d0abf4caa698daa7fe49c6e582e8b.png)

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