opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现
一、图像叠加:cv2.add
res=cv2.add(img1, img2) 或者res=cv2.add(img1, 标量值)
参数说明: cv2.add将两个图片对应位置的像素的值相加,或者将每个像素的值加上一个标量值,大于255的像素值就设置成255。
有一点需要注意的是,如果是两张图片相加,那么一定要注意两者的尺寸和通道数必须是一样的;如果是标量值,这个值既可以是整数也可以是浮点数,加合适的标量值一般是为了提高亮度。
import cv2 img1 = cv2.imread('1.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') print(img1.shape) print(img2.shape) #输出: (1039, 750, 3) #(1050, 700, 3) img2.resize((img1.shape[0],img1.shape[1],3)) print(img2.shape) #输出:(1039, 750, 3) res=cv2.add(img1,img2)#或者res=cv2.add(img1,10)
上面说了,cv2.add会把超过255的值设置为255,但是numpy里的加法进行的是模运算,请看下面的例子:
import cv2 import numpy as np x = np.uint8([250]) y = np.uint8([10]) print( cv2.add(x,y) ) # 250+10 = 260 => 255 print( x+y ) # 250+10 = 260 % 256 = 4
输出:
[[255]]
[4]
二、图像融合:cv2.addWeighted
cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst
dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma
src1 – 第一张图片
alpha – 第一张图片的权重
src2 – 与第一张大小和通道数相同的图片
beta – 第二张图片的权重
gamma – 加到每个总和上的标量,相当于调亮度
dst – 输出
当然,这里也要注意图片尺寸要一样
import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('1.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') #统一图片大小 img2 = cv2.resize(img2,(img1.shape[1],img1.shape[0])) dst = cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
你可以根据需要自己调整两个图片的权重,以达到不同的显示效果
三、图像的按位操作:cv2.bitwise_and
''' 注意,src1和src2的形状要保持一致,一般都是同一张图像, 关键是在于mask,mask必须得是8-bit单通道array,尺寸也要和src相同 ''' bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) -> dst
如果将两幅图片直接相加会改变图片的颜色,如果用图像混合,则会改变图片的透明度,所以我们需要用按位操作。首先来了解一下掩膜(mask)的概念:掩膜是用一副二值化图片对另外一幅图片进行局部的遮挡,看下图就一目了然了:(此处参考了 原文链接)
所以我们的思路就是把原图中要放logo的区域抠出来,再把logo放进去就行了:
import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('lena.jpg') img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.jpg') # 把logo放在左上角,所以我们只关心这一块区域 rows, cols = img2.shape[:2] roi = img1[:rows, :cols] # 创建掩膜 img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # 保留除logo外的背景 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) dst = cv2.add(img1_bg, img2) # 进行融合 img1[:rows, :cols] = dst # 融合后放在原图上 cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
其实看到这,很多人会有一些疑问,包括我自己刚开始的时候也是有疑问:
为什么要用两个roi进行与运算,roi&roi不还是roi本身吗?
mask和roi尺寸也一样,而且我们想要在roi中去除的区域在mask中对应位置的像素值正好也为0,为什么不让roi和mask两者直接相与呢?
这两个问题在我查资料的时候是这么说的,仅供参考:
- 因为mask是单通道的array,这是规定的,而roi是三通道,所以两者不能直接相与。
- 于是先利用roi和roi相与得到roi本身,而mask可以控制相与之后输出数据的某些元素发生变化,而相与之后的输出就是roi,所以此时相当于直接对roi进行操作,使roi中和mask中像素值为0的像素点对应的像素点的像素值也为0,也即变成黑的,这就达到了我们想要的效果。
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