Opencv中的圖像相加，相減，相除，相乘（python實現）

文章目錄

• • 1.相加
  • 2.減法
  • 3.乘法
  • 4.除法

1.相加

代碼實戰

import os
import cv2
import numpy as np
#讀取圖片和縮放圖片
lenna=cv2.imread('images/lenna.png')
lenna=cv2.resize(src=lenna,dsize=(450,450))
#創建相同尺寸的圖片
npimg=np.ones(shape=(lenna.shape[0],lenna.shape[1],lenna.shape[2]),dtype=np.uint8)*100
#兩張圖片進行與運算
dst=cv2.add(src1=lenna,src2=npimg)
#顯示圖片
cv2.imshow('lenna',lenna)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
print('Pycharm')

可以看到最終得到的圖類似曝光。

2.減法

def Subtract():
# 讀取圖片和縮放圖片
lenna = cv2.imread('images/lenna.png')
lenna = cv2.resize(src=lenna, dsize=(450, 450))
# 創建相同尺寸的圖片
npimg = np.ones(shape=(lenna.shape[0], lenna.shape[1], lenna.shape[2]), dtype=np.uint8) * 100
# 首先兩張圖片進行加法運算
dst = cv2.add(src1=lenna, src2=npimg)
#將進行加法之後的圖像再進行減法操作，還原回原圖
original=cv2.subtract(src1=dst,src2=npimg)
print("原圖中最大像素值: {}".format(lenna.max()))
print('相加之後的最大像素值: {}'.format(dst.max()))
print('相減之後的最大像素值: {}'.format(original.max()))
# 顯示圖片
cv2.imshow('lenna', lenna)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.imshow('original',original)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

print("原圖中最大像素值: {}".format(lenna.max()))
print('相加之後的最大像素值: {}'.format(dst.max()))
print('相減之後的最大像素值: {}'.format(original.max()))

可以看到原圖中的最大像素值為255，而相加之後的最大像素值肯定也為255；但是假設原圖中有一個像素值為160的，首先加上100之後，那麼像素值變為255（因為超過了255，所以只能為255），那麼在相減的時候，這個像素值變為了155，和原來的160相比減小了，所以就算原來的圖先加後減，圖像一般也會變的稍微暗一點。

3.乘法

def mutilpImg():
# 讀取圖片和縮放圖片
lenna = cv2.imread('images/lenna.png')
lenna = cv2.resize(src=lenna, dsize=(450, 450))
# 創建相同尺寸的圖片
npimg = np.ones(shape=(lenna.shape[0], lenna.shape[1], lenna.shape[2]), dtype=np.uint8) * 100
#進行乘積
dst=cv2.multiply(src1=lenna,src2=npimg)
# 顯示圖片
cv2.imshow('lenna', lenna)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

為什麼輸出的為大部分為白色了，是因為相乘之後很多像素值都大於了255，所以最後的結果就是255，也就是導致圖像很多地方都是白色的。

4.除法

def DividImg():
# 讀取圖片和縮放圖片
lenna = cv2.imread('images/lenna.png')
lenna = cv2.resize(src=lenna, dsize=(450, 450))
# 創建相同尺寸的圖片
npimg = np.ones(shape=(lenna.shape[0], lenna.shape[1], lenna.shape[2]), dtype=np.uint8) * 100
# 進行乘積
dst = cv2.divide(src1=lenna, src2=npimg)
# 顯示圖片
cv2.imshow('lenna', lenna)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

print(“原圖中最大像素值: {}”.format(lenna.max()))
print(“除法之後最大像素值： {}”.format(dst.max()))

可以看到原圖中的最大像素值為255，而原圖中所有的像素值都除了100之後，那麼最後的結果只能是<=3，所以看起來是黑色的。