Python OpenCV 之像素的加减法，取经之旅第 15 天

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发布于: 2021 年 03 月 31 日

今天的学习的内容是：通过 Python OpenCV 对图片的像素进行加减乘除操作。

OpenCV 加法操作

在 opencv 中，使用 cv2.add() 将两个图像相加，核心操作是 numpy 中的矩阵加法。

在 opencv 中加法是饱和操作，也就是有上限值。

相加的两个图片，需要有相同的大小和通道

语法格式如下：

cv2.add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)

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参数说明：

src1：图片对象 1；
src2：图片对象 2；
dst：可选参数，输出结果保存的变量，默认为 None，如果为其它值，那该 dst 为结合之后的图像，大小和通道数与 src 一致；
mask：可选参数，默认为 None （图像掩膜，一般用灰度图做掩膜，src1 和 src2 相加后和掩膜与运算，从而达到掩盖部分区域的目的）；
dtype：可选参数，输出图像数组的深度，即图像单个像素值的位数。

返回值：相加之后的图像。

其中 src1 与 src2 需要大小和通道数相等或者一副图像和一个标量（标量就是单个数字）

代码示例如下：

import cv2 as cv
def img_add(src1, src2):    res = cv.add(src1, src2)    cv.imshow("add", res)
if __name__ == "__main__":    src1 = cv.imread("./src1.jpg")    src2 = cv.imread("./src2.jpg")    img_add(src1=src1, src2=src2)    cv.waitKey(0)

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注意选择图片的时候，两个图片的尺寸一定要一致，并尽量选择一个黑色多的，一个白色多的。

为什么，因为像素点值越大，颜色越亮，0 代表黑色，255 代表白色

上文中还提及了 add 函数相加之后的上限值，含义如下：

cv2.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255 相加，opencv 超过 255 的截取为 255

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掩膜是啥？

查看这部分资料的时候，发现掩膜相关的内容还真不少，可以单独写一篇文章了。

本着每天只学习 1 小时原则，今天只学习一些简单的，难的后面在来。

Mask(掩膜)，很多函数都使用到它，本阶段咱们理解成在图片中裁剪部分即可。

寻找一张图片，只展示中间头像。

具体代码如下，重点内容已经进行标记。

import cv2 as cvimport numpy as np

def mask_demo(src1, src2):    # cv.imshow("mask_demo", src)    # 1. 建立与原图一样大小的 mask 图像，并将所有像素初始化为 0，因此全图成了一张全黑色图。    # 2. 将 mask 图中的目标区域的所有像素值设置为255,此时目标区域变成了白色。    mask = np.zeros([375, 600], dtype=np.uint8)    # cv.imshow("mask",mask)    # mask[高度截取，宽度截取]    mask[100:300, 200:400] = 255    cv.imshow("mask", mask)    img_add_mask = cv.add(src1, src2, mask=mask)    cv.imshow("img_add_mask",img_add_mask)
if __name__ == "__main__":    src1 = cv.imread("./yuanshen.jpeg")    src2 = cv.imread("./mask.png")    mask_demo(src1, src2)    cv.waitKey(0)

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代码运行完毕，效果如图。当然，第二副图片，我自己制作了一个黑色的圆圈，如下图所示。

两张图片相加，并且添加 Mask(掩膜)之后的效果，如下图所示。

对比运行结果就可以发现掩膜的基本使用方法，先声明一个 8 位单通道的灰度图像，一般使用 np.zeros 即可生成。

让后将想要展示的目标区域设置为纯白色，即 255。

图片相加之后，就可对最终的结果进行区域截图展示了。

在网上还找到一句话解释掩膜：两幅图像之间进行的各种位运算操作。

例如：1 & 1 = 1；1 & 0 = 0；

OpenCV 减法操作

在 Python OpenCV 中同样提供了两张图像的减法操作。

函数是 subtract ，原型如下：

cv2.subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)

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参数说明：

src1：图像矩阵 1
src1：图像矩阵 2
dst：可选参数
mask：可选参数
dtype：可选参数

返回值：

相减的结果图像

该函数的用法与图像像素的加法函数基本一致，具体代码如下：

import cv2 as cvimport numpy as np
# cv2.subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)def subtract_demo(src1, src2):    ret = cv.subtract(src2, src1)    cv.imshow("subtract_demo", ret)
if __name__ == "__main__":    src1 = cv.imread("1.jpg")    src2 = cv.imread("3.jpg")    subtract_demo(src1, src2)    cv.waitKey(0)

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注意两张图片的大小（尺寸）和通道数要一致。

为了检测效果，我重新自己绘制了两个图片。

有颜色的图：

没有颜色的图如下所示。

运行之后的效果，只显示黑色圆圈部分。

图像相减代码如下所示，注意在使用 cv.subtract 函数时候，两张图片的先后顺序问题。

import cv2 as cvimport numpy as np
# cv2.subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)def subtract_demo(src1, src2):    # 表示用 src1 中的像素减去 src2 中的像素    ret = cv.subtract(src1, src2)    cv.imshow("subtract_demo", ret)
if __name__ == "__main__":    src1 = cv.imread("1.jpg")    # 由于第二个图是黑白图片    # 任意像素颜色减去白色（255） == 0    # 任意像素颜色减去黑色（0） == 原值    src2 = cv.imread("white_black.jpg")    subtract_demo(src1, src2)    cv.waitKey(0)

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爬虫 100 例作者，蓝桥签约作者，博客专家 2021.02.06 加入

6 年产品经理+教学经验，3 年互联网项目管理经验；互联网资深爱好者；沉迷各种技术无法自拔，导致年龄被困在 25 岁； CSDN 爬虫 100 例作者。个人公众号“梦想橡皮擦”。

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