目标：

• 学习对图像的几种运算，如加法、减法、按位运算等
• 学习以下函数： cv.add(), cv.addWeighted()

图像的加法

你可以使用OpenCV的cv.add()函数把两幅图像相加，或者可以简单地通过numpy操作添加两个图像，如res = img1 + img2。两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值。

注意：OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作，而Numpy添加是模运算。

参考以下代码：

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

这种差别在你对两幅图像进行加法时会更加明显。OpenCV 的结果会更好一点。所以我们尽量使用 OpenCV 中的函数。

图像的混合

这其实也是加法，但是不同的是两幅图像的权重不同，这就会给人一种混合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下：

g(x) = (1−α)f0(x) + αf1(x)

通过修改 α 的值（0 → 1），可以实现非常炫酷的混合。

现在我们把两幅图混合在一起。第一幅图的权重是0.7，第二幅图的权重是0.3。函数cv2.addWeighted()可以按下面的公式对图片进行混合操作。

dst = α⋅img1 + β⋅img2 + γ

这里γ取为零。 参考以下代码：

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()

窗口将如下图显示：

图像按位操作

这里包括的按位操作有：AND，OR，NOT，XOR 等。当我们提取图像的一部分，选择非矩形ROI时这些操作会很有用（你会在后续章节中看到）。

我想把OpenCV的标志放到另一幅图像上。如果我使用图像的加法，图像的颜色会改变，如果使用图像的混合，会得到一个透明的效果，但是我不希望它透明。如果它是矩形我可以像上一章那样使用ROI。但是OpenCV标志不是矩形。所以我们可以通过下面的按位运算实现：

# Load two images
img1 = cv.imread('messi5.jpg')
img2 = cv.imread('opencv-logo-white.png')

# I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols ]

# Now create a mask of logo and create its inverse mask also
img2gray = cv.cvtColor(img2,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)

# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)

# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)

# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst

cv.imshow('res',img1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

左图显示了我们创建的蒙版。 右图显示最终结果。 为了更加理解，请在上面的代码中显示所有中间图像，尤其是img1_bg和img2_fg。