【OpenCV-Numpy】 Python-OpenCV中的饱和运算和Numpy中的模运算（不饱和运算）

一、前言

在OpenCV中的“图像运算”官方指南文档中，有这样一个注意点

There is a difference between OpenCV addition and Numpy addition. OpenCV addition is a saturated operation while Numpy addition is a modulo operation.

OpenCV和Numpy的加法运算不同，OpenCV的加法运算是饱和运算，而Numpy的加法运算是模运算

二、那么什么是饱和运算、模运算呢？ 

想必大家都看到过类似sat(a+b)的表达式，其实这就是饱和运算；而模运算一般而言是直接用a+b来表示的。

饱和运算最大的特点是不讲究溢出位，执行结果与底层关系不大；假设变量的类型是8位无符号整型，那么最大数是255，如果在数学上相加的结果大于255，那么饱和运算返回结果就是255。

模运算考虑溢出位，执行结果需要向计算机底层原理——二进制的方面思考；假设变量的类型是8位无符号整型，那么最大数是255（对应二进制11111111），如果在数学上相加的结果大于255，那么就会发生溢出，仅仅保留容器范围内的二进制位。

三、测试代码

为什么np.add()的返回值是0？因为255+1=256，对应二进制位1[00000000]，最前面多余的1属于溢出位，去除后便是[00000000]，对应十进制整数0。

import cv2 as cv
import numpy as np

a = np.array([[255]], dtype=np.uint8)

print(cv.add(a, 1))
print(np.add(a, 1))

# [[255]]
# [[0]]