Python OpenCV入门：图像加法运算与加权和详解

在Python与OpenCV的结合中，图像运算是一项基础且实用的操作。本文主要介绍了如何通过两种方式实现图像加法运算：加号运算符和cv2.add()函数。首先，加号运算符在处理像素值时，遵循一个关键规则：如果像素和小于255，直接相加；若超过255，则取模255，这可能导致部分区域看起来不自然，像素值减小。相比之下，cv2.add()函数在处理较大像素和时，会将其设置为饱和值255，使得图像整体亮度增加，效果更为自然。 cv2.add()函数支持三种参数组合： 1. 两个参数均为图像：在这种情况下，两个图像的尺寸和类型必须匹配，进行逐像素相加。 2. 第一个参数为数值，第二个参数为图像：数值会被应用到图像的每个像素上，超出饱和值的部分被设为最大值。 3. 第一个参数为图像，第二个参数为数值：同样，数值会被作用于图像，饱和值处理方式同上。 通过示例代码，我们看到实际操作中，使用加号运算符时，可以看到图像亮度的局部变化，而cv2.add()则能更好地保留图像的整体亮度。图像加权和则引入了权重因子α、β和γ，允许根据需求对源图像进行调整，只要源图像的类型和尺寸匹配，就可以进行加权求和运算。 图像运算在计算机视觉中有着广泛应用，如图像增强、图像融合、目标检测等。理解这些基本操作对于深入学习OpenCV和图像处理至关重要。掌握这些技术，能够帮助开发人员在实际项目中灵活处理图像数据，提升算法性能。