1、图像加法
可以用函数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+img2。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。
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]
opencv的效果会好一些
2、图像混合
其实也是加法，但是这个要设置权重，两个图片的权重加起来必须为1。
用函数cv2.addWeighted()
import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('ml.png') img2=cv2.imread('opencv_logo.jpg') dst=cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindow()
3、按位运算
这里包括的按位操作有：AND，OR，NOT，XOR 等。当我们提取图像的
一部分，选择非矩形 ROI 时这些操作会很有用（下一章你就会明白）。下面的
例子就是教给我们如何改变一幅图的特定区域。
我想把 OpenCV 的标志放到另一幅图像上。如果我使用加法，颜色会改
变，如果使用混合，会得到透明效果，但是我不想要透明。如果他是矩形我可
以象上一章那样使用 ROI。但是他不是矩形。但是我们可以通过下面的按位运
算实现
import cv2 import numpy as np # 加载图像 img1 = cv2.imread('roi.jpg') img2 = cv2.imread('opencv_logo.png') # I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI rows,cols,channels = img2.shape roi = img1[0:rows, 0:cols ] # Now create a mask of logo and create its inverse mask also img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # Now black-out the area of logo in ROI # 取 roi 中与 mask 中不为零的值对应的像素的值，其他值为 0 # 注意这里必须有 mask=mask 或者 mask=mask_inv, 其中的 mask= 不能忽略 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask) # 取 roi 中与 mask_inv 中不为零的值对应的像素的值，其他值为 0。 # Take only region of logo from logo image. img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv) # Put logo in ROI and modify the main image dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows, 0:cols ] = dst cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()