cv.add cv.addWeighted 的区别

2024-04-27 07:25:15

图像加法 cv.add

您可以通过OpenCV函数 cv.add() 或仅通过numpy操作 res = img1 + img2 添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。

注意： OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。见下代码

例如，考虑以下示例:

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

当添加两个图像时，它将更加可见。OpenCV功能将提供更好的结果。因此，始终最好坚持使用 OpenCV功能。

图像融合 cv.addWeighted

这也是图像加法，但是对图像赋予不同的权重，以使其具有融合或透明的感觉。根据以下等式添
加图像:

G ( x ) = ( 1 − α ) f 0 ( x ) + α f 1 ( x ) G(x)= (1 - \alpha)f_0(x)+ \alpha f_1(x) G(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)

通过从 α \alpha α 从 0 → 1 0\rightarrow1 0→1 更改，您可以在一个图像到另一个图像之间执行很酷的过渡。
在这里，我拍摄了两个图像，将它们融合在一起。第一幅图像的权重为0.7，第二幅图像的权重为 0.3。

cv.addWeighted() 在图像上应用以下公式。
d s t = α ⋅ i m g 1 + β ⋅ i m g 2 + γ dst=\alpha \cdot img1+\beta \cdot img2 + \gamma dst=α⋅img1+β⋅img2+γ
在这里， γ \gamma γ 被视为零。

img1 = cv.imread('ml.png')
img2 = cv.imread('opencv-logo.png')
dst = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0) cv.imshow('dst',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

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