图像像素运算
- 算术运算
- 加，减，乘，除
- 应用：调节亮度，调整对比度
- 逻辑运算
- 与，或，非
- 应用：遮罩层控制
- 改变对比度，亮度
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
彩色图片访问方式为：img[i,j,c]
i表示图片的行数，j表示图片的列数，c表示图片的通道数（RGB三通道分别对应0，1，2）。坐标是从左上角开始。
灰度图片访问方式为：gray[i,j]
1.算术运算
两张形状大小完全相同的图进行加减乘除，如果图像大小不一致，会报错，可以通过cv2.resize函数裁剪图片到同一个尺寸，原图如下
加
- 两张图片的各个像素点的通道值相加
- import cv2 p = cv2.imread('./python1.jpg') m = cv2.imread('./matlab.jpg') dst = cv2.add(p, m) cv2.imshow("add_demo", dst) cv2.waitKey(0)
减
- 两张图片各个像素点的通道值相减
- import cv2 p = cv2.imread('./python1.jpg') m = cv2.imread('./matlab.jpg') dst = cv2.subtract(p, m) cv2.imshow("add_demo", dst) cv2.waitKey(0)
- 应用：显示两幅图像的差异，检测同一场景 两幅图像之间的变化；图像分割，如分割运动的车辆，减法去掉静止的部分，剩余的是运动元素和噪声。
乘
- 两张图片各个像素点的通道值相乘
- import cv2 p = cv2.imread('./python1.jpg') m = cv2.imread('./matlab.jpg') dst = cv2.multiply(255-p, m) cv2.imshow("demo", dst) cv2.waitKey(0)
- 应用：图像的局部显示，用二值模板图像与原图像做乘法
除
- 两张图片各个像素点的通道值相除
- import cv2 p = cv2.imread('./python1.jpg') m = cv2.imread('./matlab.jpg') dst = cv2.divide(p, 255-m) cv2.imshow("demo", dst) cv2.waitKey(0)
2.逻辑运算
与
- 全1得1
- 应用：求两个子图的相交子图
或
- 有1得1
非
- 0得1，1得0 ，针对的是一张图，等效于255-p
3.改变对比度，亮度
代码语言：javascript复制def contrast_brightness_demo(image, c, b):
h, w, ch = image.shape
#初始化一张黑图
blank = np.zeros([h, w, ch], image.dtype)
# 图像混合，c, 1-c为这两张图片的权重
dst = cv.addWeighted(image, c, blank, 1-c, b)
cv.imshow("contrast_brightness_demo", dst)
src=cv.imread("./images/lena.jpg")
#对比度1.2，亮度100
contrast_brightness_demo(src,1.2,100)
结果如下：
