python opencv学习——算术运算和逻辑运算

算术运算

def add_demo(m1,m2):    #相加
    dst = cv.add(m1,m2)
    cv.imshow('add_demo',dst)


def subtract_demo(m1,m2):   #相减
    dst = cv.subtract(m2,m1)
    cv.imshow('subtract_demo',dst)


def divide_demo(m1,m2):     #相除
    dst = cv.divide(m1,m2)
    cv.imshow("divide_demo",dst)


def multiply_demo(m1,m2):
    dst = cv.multiply(m1,m2)
    cv.imshow('multiply_demo',dst)  #相乘

逻辑运算

def logic_demo(m1,m2):      #与操作
    dst = cv.bitwise_and(m1,m2)
    cv.imshow("logic_demo",dst)

三个新函数：
np.ones([shape,dtype,order])　　　　　　　返回一个全1的n维数组，一共有三个参数：shape（用来指定返回数组的大小）、dtype（数组元素的类型）、order（是否以内存中的C或Fortran连续（行或列）顺序存储多维数据）。后两个参数都是可选的，一般只需设定第一个参数
np.zeros([shape,dtype,order])　　　　　　返回一个全0的n维数组，一共有三个参数：shape（用来指定返回数组的大小）、dtype（数组元素的类型）、order（是否以内存中的C或Fortran连续（行或列）顺序存储多维数据）。后两个参数都是可选的，一般只需设定第一个参数
cv.addWeighted

void cvAddWeighted( const CvArr* src1, double alpha,const CvArr* src2, double beta,double gamma, CvArr* dst );
参数1：src1，第一个原数组.
参数2：alpha，第一个数组元素权重

参数3：src2第二个原数组
参数4：beta，第二个数组元素权重
参数5：gamma，图1与图2作和后添加的数值。不要太大，不然图片一片白。总和等于255以上就是纯白色了。

参数6：dst，输出图片