OpenCv-Python学习笔记(四)：图像上的算术运算

图像加法

你可以使用函数 cv2.add() 将两幅图像进行加法运算，当然也可以直接使用 numpy（res=img1+img）。两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以使一个简单的标量值。
注意：OpenCV 中的加法与 Numpy 的加法是有所不同的。OpenCV 的加法
是一种饱和操作，而 Numpy 的加法是一种模操作。
例如下面的两个例子：

x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print cv2.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255
##[[255]]
print x+y # 250+10 = 260 % 256 = 4
##[4]

这种差别在你对两幅图像进行加法时会更加明显。OpenCV 的结果会更好一点。所以我们尽量使用 OpenCV 中的函数。

图像混合

这其实也是加法，但是不同的是两幅图像的权重不同，这就会给人一种混合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下：g (x) = (1 − α) f0 (x) + αf1 (x)。
例如，把两幅图混合在一起。第一幅图的权重是 0.7，第二幅图的权重是 0.3。

import cv2

img_1 =cv2.imread("../data/image/2.jpeg")
img_2 = cv2.imread("../data/image/4.jpeg")
#将两幅图像混合
dst = cv2.addWeighted(img_1,0.7,img_2,0.3,0)
cv2.imshow("img1",img_1)
cv2.imshow("img2",img_2)
cv2.imshow("dst",dst)
cv2.waitKey()

cv2.addWeighted()函数，计算两个数组（图像也看做是数组）的加权和。
第一个参数表示第一个图像。
第二个参数表示第一个图像的系数（权重）。
第三个参数表示第二个图像。
第四个参数表示第二个图像的系数（权重）。