使用 OpenCV 对图像进行算术运算| Set-1(加法和减法)
加法、减法和按位运算(与、或、非、异或)等算术运算可以应用于输入图像。这些操作有助于增强输入图像的属性。图像算法对于分析输入图像的特性非常重要。被操作的图像可以进一步用作增强的输入图像，并且更多的操作可以被应用于图像的澄清、阈值化、扩张等。
添加图像:
我们可以使用功能 cv2.add() 添加两幅图像。这直接将两幅图像中的图像像素相加。
Syntax: cv2.add(img1, img2)
但是增加像素并不是一个理想的情况。所以，我们使用 cv2.addweighted()。请记住，两幅图像的大小和深度应该相等。
语法 : cv2.addWeighted(img1、wt1、img2、wt2、gammaValue) 参数 : img1 :第一输入图像数组(单通道、8 位或浮点) wt1 :应用于最终图像的第一输入图像元素的权重 img2 :第二输入图像数组(单通道、8 位或浮点)
用作输入的图像: 输入图像 1:
输入图像 2:
下面是代码:
蟒蛇 3
# Python program to illustrate
# arithmetic operation of
# addition of two images
# organizing imports
import cv2
import numpy as np
# path to input images are specified and
# images are loaded with imread command
image1 = cv2.imread('input1.jpg')
image2 = cv2.imread('input2.jpg')
# cv2.addWeighted is applied over the
# image inputs with applied parameters
weightedSum = cv2.addWeighted(image1, 0.5, image2, 0.4, 0)
# the window showing output image
# with the weighted sum
cv2.imshow('Weighted Image', weightedSum)
# De-allocate any associated memory usage
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
cv2.destroyAllWindows()
输出:
图像相减:
就像加法一样，我们可以减去两幅图像中的像素值，并借助 cv2 .减法()将其合并。图像的大小和深度应该相等。
Syntax: cv2.subtract(src1, src2)
用作输入的图像: 输入图像 1:
输入图像 2:
下面是代码:
蟒蛇 3
# Python program to illustrate
# arithmetic operation of
# subtraction of pixels of two images
# organizing imports
import cv2
import numpy as np
# path to input images are specified and
# images are loaded with imread command
image1 = cv2.imread('input1.jpg')
image2 = cv2.imread('input2.jpg')
# cv2.subtract is applied over the
# image inputs with applied parameters
sub = cv2.subtract(image1, image2)
# the window showing output image
# with the subtracted image
cv2.imshow('Subtracted Image', sub)
# De-allocate any associated memory usage
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
cv2.destroyAllWindows()
输出:
