目标

学习几个图像的算数运算，例如：加、减、位运算。

学习的函数，包括：cv2.add()，cv2.addWeighted()等。

加运算

可以用函数cv2.add()或着numpy的加号运算， res = img1 + img2使两个图片相加。两个图片必须有相同的深度（depth）和类型（type），或者第二个图像必须是scalar值。

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

图像混合（Blending）

这是图像相加的运算，但是可以对每个图像采用不同的权重，从而实现混合透明的效果。

dst=α⋅img1+β⋅img2+γ

import cv2

img1 = cv2.imread('../robot.png')
img2 = cv2.imread('../logo.png')
dst = cv2.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

位运算（Bitwise）

位操作包括AND，OR，NOT，XOR。这些操作在提取图像的非矩形区域时非常有用，例如非矩形的ROI。下面的例子演示如何改变一个图像区域。

我们打算把logo放到图像上，如果用加法会改变图像的颜色，如果混合会得到透明效果，但是我们希望它是不透明的。如果logo是矩形，可以用ROI的方法，但是logo不是矩形的，所以需要通过位操作完成。

# coding: utf-8

import cv2

# Load two images
img1 = cv2.imread('../01.jpeg')
img2 = cv2.imread('../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, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)

# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)

# 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()