翻译及二次校对：cvtutorials.com
目标
- 学习图像上的几种算术运算，如加法、减法、位运算等。
- 学习这些函数：cv.add(), cv.addWeighted(), 等等。
图像加法
你可以用OpenCV函数cv.add()将两幅图像相加，或者简单地用numpy操作res = img1 img2。两幅图像应该是相同的深度和类型，或者第二幅图像可以只是一个标量值。
注意:OpenCV的加法和Numpy的加法是有区别的。OpenCV加法是一个饱和操作，而Numpy加法是一个模数操作。
例如，考虑下面的例子:
代码语言：javascript复制>>> x = np.uint8([250])
>>> y = np.uint8([10])
>>> print( cv.add(x,y) ) # 250 10 = 260 => 255
[[255]]
>>> print( x y ) # 250 10 = 260 % 256 = 4
[4]当你添加两张图片时，这将更加明显。请使用OpenCV函数，因为它们会提供一个更好的结果。
图像混合
这也是图像添加，但对图像给予不同的权重，以便给人以混合或透明的感觉。图像的添加是按照下面的公式进行的:
通过改变α从0→1，你可以在一个图像和另一个图像之间进行很酷的过渡。
这里我取了两张图片来混合。第一张图片的权重为0.7，第二张图片的权重为0.3。cv.addWeighted()对图片应用了以下公式。
这里的γ取0。
代码语言：javascript复制img1 = cv.imread('ml.png')
img2 = cv.imread('opencv-logo.png')
dst = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
cv.imshow('dst',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()请看下面的结果:
位操作
这包括按位的AND、OR、NOT和XOR操作。它们在提取图像的任何部分（正如我们将在接下来的章节中看到的那样）、定义和处理非矩形的ROI等方面将非常有用。下面我们将看到一个如何改变图像中某一区域的例子。
我想把OpenCV的标志放在一张图片上面。如果我将两张图片相加，它将改变颜色。如果我把它们混合起来，我就会得到一个透明的效果。但我希望它是不透明的。如果它是一个矩形区域，我可以像我们在上一章做的那样使用ROI。但是OpenCV的标志不是一个矩形的形状。所以你可以用位操作来做，如下图所示。
代码语言：javascript复制# Load two images
img1 = cv.imread('messi5.jpg')
img2 = cv.imread('opencv-logo-white.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 = cv.cvtColor(img2,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
# Now black-out the area of logo in ROI
img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
# Take only region of logo from logo image.
img2_fg = cv.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
# Put logo in ROI and modify the main image
dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
cv.imshow('res',img1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()请看下面的结果。左图是我们创建的遮罩。右图是最终的结果。为了更好地理解，显示上述代码中的所有中间图像，特别是img1_bg和img2_fg。
练习
使用cv.addWeighted函数创建一个文件夹中图片的幻灯片，并在图片之间平滑过渡。
