图像相加

要叠加两张图片，可以用cv.add()函数，相加两幅图片的形状（高度/宽度/通道数）必须相同。numpy中可以直接用res = img + img1相加，但这两者的结果并不相同：

import numpy as np
import cv2 as cv
x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print(cv.add(x, y))  # 250+10 = 260 => 255
print(x + y)  # 250+10 = 260 % 256 = 4

如果是二值化图片（只有0和255两种值），两者结果是一样的（用numpy的方式更简便一些）。

图像加权相加

图像混合cv.addWeighted()是一种图像加权相加的操作，两幅图像的权重可以不一样，也可以一样。γ相当于一个修正值：

α和β都等于1时，就相当于图像相加。

img1 = cv2.imread('lena_small.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png')
res = cv2.addWeighted(img1, 0.6, img2, 0.4, 0)

图像按位操作

cv2.bitwise_and(),cv2.bitwise_or(), cv2.bitwise_not(), cv2.bitwise_xor() 分别是按位与/或/非/异或操作，有什么用途呢？比如说我们要实现下面图1 的效果：

如果将两幅图像直接加权相加，无法实现上图的效果。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：

所以我们要得到图1的效果，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 numpy as np
import cv2 as cvimg1 = cv.imread('lena.jpg')
img2 = cv.imread('opencv-logo-white.png')# 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 = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)# 保留除logo外的背景
img1_bg = cv.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
dst = cv.add(img1_bg, img2)  # 进行融合
img1[:rows, :cols] = dst  # 融合后放在原图上

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