前言
opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴，本文主要介绍图像的算术运算，坚持学习，共同进步。
系列教程参照OpenCV-Python中文教程；
系统环境
系统：win7_x64;
python版本：python3.5.2；
opencv版本：opencv3.3.1；
内容安排
1.知识点介绍；
2.测试代码；
具体内容
1.知识点介绍；
使用cv2/numpy的库函数，涉及函数有cv2.add() 、cv2.addWeighted()，内容有图像加法、图像混合和按位运算；
1.1 图像加法；
使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算，也可以直接使用numpy，两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以是一个简单的标量值。
openCV的加法是一种饱和操作，而numpy的加法是一种模操作。OpenCV的结果会更好，so尽量使用OpenCV中的函数；
x=np.uint8([250])
y=np.uint8([10])
print(cv2.add(x,y))#250+10=260>=255
#结果为[[255]]
print (x+y)#250+10=260%255=4
#结果为[4]
1.2 图像混合
这也是加法，不同的是两幅图像的权重不同，这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)，通过修改α的值（0-->1）,可以实现很酷的混合。dst = α·img1 + β·img2+γ；
dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
1.3 按位运算，包括按位操作有：AND，OR，NOT，XOR等，当我们提取图像的一部分，选择非矩形ROI时，会很有用；
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask=mask)
2.测试代码；
import cv2
import numpy as np
#图像加法
x=np.uint8([250])
y=np.uint8([10])
print(cv2.add(x,y))#250+10=260>=255#.两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以是一个简单的标量值。
#结果为[[255]]
print (x+y)#250+10=260%255=4
#结果为[4] #图像混合
img1=cv2.imread('test.jpg')
logo = cv2.imread('logo.jpg')
img2=cv2.resize(logo, (50, 50)) #dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)#.两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以是一个简单的标量值。 #cv2.imshow('dst',dst)
#cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyAllWindows() #按位运算
# 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)#灰度化
ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)#取非 # 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，让其值为0 。
#注意这里必须有mask=mask或者mask=mask_inv，其中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)
cv2.imshow('dst', dst)
img1[0:rows,0:cols] =dst cv2.imshow('res',img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
测试结果显示
参考
1.opencv图像算术运算；
完