本文分享自华为云社区《[Python 图像处理] 五。图像融合、加法运算及图像类型转换》，作者：eastmount。

  一。图像加法运算

  1.Numpy 库加法
其运算方法是：目标图像 = 图像 1 + 图像 2，运算结果进行取模运算。

  • 当像素值 <=255 时，结果为 “图像 1 + 图像 2”，例如：120+48=168
  • 当像素值 > 255 时，结果为对 255 取模的结果，例如：(255+64)%255=64
  2.OpenCV 加法运算
另一种方法是直接调用 OpenCV 库实现图像加法运算，方法如下：
目标图像 = cv2.add (图像 1, 图像 2)
此时结果是饱和运算，即：

  • 当像素值 <=255 时，结果为 “图像 1 + 图像 2”，例如：120+48=168
  • 当像素值 > 255 时，结果为 255，例如：(255+64) = 255
两种方法对应的代码如下所示：
  
  1. #encoding:utf-8
  2. import cv2  
  3. import numpy as np  
  4. import matplotlib.pyplot as plt
  6. #读取图片
  7. img = cv2.imread('picture.bmp')
  8. test = img
  10. #方法一：Numpy加法运算
  11. result1 = img + test
  13. #方法二：OpenCV加法运算
  14. result2 = cv2.add(img, test)
  16. #显示图像
  17. cv2.imshow("original", img)
  18. cv2.imshow("result1", result1)
  19. cv2.imshow("result2", result2)
  21. #等待显示
  22. cv2.waitKey(0)
  23. cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下图所示，其中 result1 为第一种方法，result2 为第二种方法，白色点 255 更多。
v2-80c4db780aaa8042618d527634235396_720w.jpg
注意：参与运算的图像大小和类型必须一致。下面是对彩色图像进行加法运算的结果。
v2-7c8757dfcdad475a3558728999e25b1e_720w.jpg

  二。图像融合
图像融合通常是指将 2 张或 2 张以上的图像信息融合到 1 张图像上，融合的图像含有更多的信息，能够更方便人们观察或计算机处理。如下图所示，将两张不清晰的图像融合得到更清晰的图。
v2-c4dd90218d381a96f9909638ea57efd8_720w.jpg
图像融合是在图像加法的基础上增加了系数和亮度调节量。

  • 图像加法：目标图像 = 图像 1 + 图像 2
  • 图像融合：目标图像 = 图像 1 * 系数 1 + 图像 2 * 系数 2 + 亮度调节量
主要调用的函数是 addWeighted，方法如下：
dst = cv2.addWeighter(scr1, alpha, src2, beta, gamma)
dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma
其中参数 gamma 不能省略。
代码如下：
  
  1. #encoding:utf-8
  2. import cv2  
  3. import numpy as np  
  4. import matplotlib.pyplot as plt
  6. #读取图片
  7. src1 = cv2.imread('test22.jpg')
  8. src2 = cv2.imread('picture.bmp')
  10. #图像融合
  11. result = cv2.addWeighted(src1, 1, src2, 1, 0)
  13. #显示图像
  14. cv2.imshow("src1", src1)
  15. cv2.imshow("src2", src2)
  16. cv2.imshow("result", result)
  18. #等待显示
  19. cv2.waitKey(0)
  20. cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，两张融合的图像像素大小需要一致，如下图所示，将两张 RGB 且像素 410*410 的图像融合。
v2-e1fbdff92820347f5710feb69067a26f_720w.jpg
设置不同的比例的融合如下所示：
result = cv2.addWeighted(src1, 0.6, src2, 0.8, 10)
v2-063969d148b6eed0243fc4a73ab04a32_720w.jpg

  三。图像类型转换
图像类型转换是指将一种类型转换为另一种类型，比如彩色图像转换为灰度图像、BGR 图像转换为 RGB 图像。OPenCV 提供了 200 多种不同类型之间的转换，其中最常用的包括 3 类，如下：

  • cv2.COLOR_BGR2GRAY
  • cv2.COLOR_BGR2RGB
  • cv2.COLOR_GRAY2BGR
代码如下所示：
  
  1. #encoding:utf-8
  2. import cv2  
  3. import numpy as np  
  4. import matplotlib.pyplot as plt
  6. #读取图片
  7. src = cv2.imread('01.bmp')
  9. #图像类型转换
  10. result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  12. #显示图像
  13. cv2.imshow("src", src)
  14. cv2.imshow("result", result)
  16. #等待显示
  17. cv2.waitKey(0)
  18. cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下图所示：
v2-a366f75b66595cb974528cecdb3c17e5_720w.jpg
如果使用通道转化，则结果如下图所示：
result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
v2-5738e91eb83ee9cc870303a09619bfde_720w.jpg
图像处理通常需要将彩色图像转换为灰度图像再进行后续的操作，更多知识后续将继续分享，希望对着喜欢，尤其是做图像识别、图像处理的同学。