opencv+python入门之四（图像加法、融合、类型转换（HSV,GRAY,BGR）、缩放、翻转）
1.图像加法
图像加法也有两种方法，第一是调用opencv中的库，第二是通过numpy方法。
首先介绍的是opencv中的方法。opencv通过调用cv2.add(img1,img2)来实现对像素值的相加，如果这两点像素值的和大于255，则会被设置成255，这样的效果就是图像会变亮。
numpy中则不同，如果像素值的和大于255，则会被对255取模（如果为300，则取模后值为45），因此效果与opencv中方法有少许不同。下面是运行效果。
2.图像融合
图像融合和图像加法有一些不同，他的计算方式是这样的：img = img1*权重+img2*权重+亮度。代码如下：
dst = cv2.addWeighted(img,0.7,img,0.7,18)要注意的是融合的两幅图像大小要一致
3.类型转换
类型转换主要就是RGB图、灰度图和HSV色彩空间的互转，通过cv2.cvtcolor(图像，参数)
这里的参数主要有cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_BGR2RGB,cv2.COLOR_GRAY2BGR，cv2.COLOR_BGR2HSV这几类，下面以转换为灰度图为例：
dst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)HSV色彩空间是指Hue色相、Saturation饱和度和value亮度。其中色相是指具体的什么颜色，比如红、黄、绿等，如图
饱和度是指这个颜色的深浅，例如浅红、正红、深红等等；
亮度也称为色调、纯度。
HSV色彩空间分布如下：
H是模型1中的圆心角，当SV都为1时，H代表的颜色都是纯色。
V是色彩点所在圆形切面到圆锥顶点的距离。在顶面上V=1 顶点V=0，V最高时颜色最亮，V=0时所有颜色都为黑色
S是色彩点到所在圆形切面圆心的距离与该圆半径的比例值，在圆锥表面上S=1，在圆心处S=0。当S=0时，所有的颜色都是灰色的。
HSV色彩变换可以用来进行颜色提取，下面是代码演示：
img = cv2.imread('F:\python\work\cv_learn\opencv.jpg',1)
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#转换为HSV格式
H,S,V = cv2.split(hsv)#分离
min_red = np.array([0,43,46])#设置阈值
max_red = np.array([10,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv,min_red,max_red)#提取
cv2.imshow('input', mask)
V = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)#按位与，通过掩膜显示红色效果如下：
关于上面代码中那两个高低阈值，可以参考下表：
4.图像缩放
图像缩放函数为cv2.resize(img,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])，其中dsize是输出后的行列值，通过一个tuple传入；fx和fy指的是缩放的倍数，dsize和fx、fy不能同时使用。Interpolation是选用的插值方法，一般采用默认值即可。参数如下：
| interpolation 选项 | 所用的插值方法 |
|---|---|
| INTER_NEAREST | 最近邻插值 |
| INTER_LINEAR | 双线性插值（默认设置） |
| INTER_AREA | 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。 |
| INTER_CUBIC | 4x4像素邻域的双三次插值 |
| INTER_LANCZOS4 | 8x8像素邻域的Lanczos插值 |
运行代码如下：
dst0 = cv2.resize(img,(200,200))#缩放成200x200的图像
dst1 = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)
cv2.imshow('resouce',img)#显示原图
cv2.imshow('result1',dst0)#显示图像0
cv2.imshow('result2',dst1)#显示图像1运行结果：
5.图像翻转
图像翻转有三种方式：关于x轴对称翻转、关于y轴对称翻转、关于原点对称翻转，通过cv2.flip(src,flipmode)来实现，
分别对应这flipmode大于0，等于0和小于0。
相关代码如下：
dst0 = cv2.flip(dst,-1)#原点翻转
dst1 = cv2.flip(dst,0)#上下翻转
dst2 = cv2.flip(dst,1)#左右翻转
cv2.imshow('resouce',dst)#显示原图
cv2.imshow('yuandian',dst0)
cv2.imshow('left_right',dst2)
cv2.imshow('up_down',dst1)运行结果如下图。
初次学习，若有不对之处欢迎指正！