图像处理 图像相加_opencv处理mat多图像相加 - CSDN
  • 在此简单讲述在图像像素相加过程的认识。图形像素相加的是对图像的一种简单的降噪过程。其次,我们知道一幅图像在数学计算过程中,其实就是一个二维矩阵,那么图像的像素相加也就是各个对应点的求和。这就要求我们求...

          在进行图像检测或识别之前,都需要对原始图像进行图像预处理。笔者在此简单描述在图像像素相加过程的认识。图形像素相加是对图像的一种简单降噪过程。其次,我们知道一幅图像在数学计算过程中,其实就是一个二维矩阵,那么图像的像素相加也就是各个对应点的求和。这就要求我们运算的两幅图像的维度必须相同,行和列必须对应相等,否则无法继续,首先我是使用opencv 自带的函数API进行求解,然后通过数学的方式再次进行计算,加深对该运算的理解。

    使用API的运行过程:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
        Mat Image_1 = imread("D://Image//5039.jpg");  //读取一幅图像
        Mat Image_2 = imread("D://Image//5041.jpg"); //读取相同的另一幅图像
                                                
        namedWindow("图1", WINDOW_AUTOSIZE);
        namedWindow("图2", WINDOW_AUTOSIZE);
        
        imshow("图1",Image_1);
        imshow("图2",Image_2);
    
        int Image_1_cols = Image_1.cols;
        int Image_1_rows = Image_1.rows;
    
        int Image_2_cols = Image_2.cols;
        int Image_2_rows = Image_2.rows;
    
        cout << "Image_1_ cols:" << Image_1_cols <<" "<<"Image_2_ cols:"<< Image_2_cols << endl;
        cout << "Image_1_ rows:" << Image_1_rows <<" "<<"Image_2_ rows:"<< Image_2_rows <<endl;
    
        Mat dst;
        //dst = Image_1 + Image_2;     //两种方式都可以实现
        add(Image_1, Image_2, dst);
    
        namedWindow("求和1", WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("求和1", dst);
        waitKey();
        return 1;
        
    }

    运行结果如下:

    使用指针访问像素进行加法运算:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
        Mat Image_1 = imread("D://Image//5039.jpg");  //读取一幅图像
        Mat Image_2 = imread("D://Image//5041.jpg"); //读取相同的另一幅图像
    
        namedWindow("图1", WINDOW_AUTOSIZE);
        namedWindow("图2", WINDOW_AUTOSIZE);
    
        imshow("图1", Image_1);
        imshow("图2", Image_2);
    
        int Image_1_cols = Image_1.cols;
        int Image_1_rows = Image_1.rows;
    
        int Image_2_cols = Image_2.cols;
        int Image_2_rows = Image_2.rows;
    
        cout << "Image_1_ cols:" << Image_1_cols << " " << "Image_2_ cols:" << Image_2_cols << endl;
        cout << "Image_1_ rows:" << Image_1_rows << " " << "Image_2_ rows:" << Image_2_rows << endl;
    
        Mat dst;
        dst.create(Image_1.size(), Image_1.type());
        //dst = Image_1 + Image_2;     //两种方式都可以实现
        //add(Image_1, Image_2, dst);
        int B1, B2, G1, G2, R1, R2;
        for (int row = 0; row < Image_1_rows; row++)
         {
            for (int col = 0; col < Image_1_cols; col++)
            {
                
                int B1 = Image_1.at<Vec3b>(row, col)[0];
                int G1 = Image_1.at<Vec3b>(row, col)[1];
                int R1 = Image_1.at<Vec3b>(row, col)[2];
    
                int B2 = Image_2.at<Vec3b>(row, col)[0];
                int G2 = Image_2.at<Vec3b>(row, col)[1];
                int R2 = Image_2.at<Vec3b>(row, col)[2];
                
                dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(B1 + B2);
                dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(G1 + G2);
                dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(R1 + R2);
            
            }
         }
        namedWindow("求和2", WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("求和2", dst);
        waitKey(0);
        return 1;
        
    }

    运行结果如下:

     

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  • 看完了数字图像处理后,从头开始使用opencv进行相关内容的实现,使用的环境是VS2013+OpenCV2.4.9 1.图像的加运算 加运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相加。主要有两种用途,一种是消除图像的随机噪声...

    看完了数字图像处理后,从头开始使用opencv进行相关内容的实现,使用的环境是VS2013+OpenCV2.4.9

    1.图像的加运算

    加运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相加。主要有两种用途,一种是消除图像的随机噪声,主要做是讲同一场景的图像进行相加后再取平均;另一种是用来做特效,把多幅图像叠加在一起,再进一步进行处理。

    对于灰度图像,因为只有单通道,所以直接进行相应位置的像素加法即可,对于彩色图像,则应该将对应的颜色的分量分别进行相加。

    通常来将,两幅或多幅相加的图像的大小和尺寸应该相同。

    以下为代码部分,使用了两种方法进行实现,一是使用迭代器进行图像的遍历进行相加,另一种是使用OpenCV中的addWeighted函数进行线性相加。

    经过师兄提醒,在这里补充一下,在OpenCV中除了上述使用函数的方法外,还可以直接运用运算符进行操作,例如在求两个图像的和的时候,可以直接写为

    result1 = (img1 + img2) / 2;
    在进行二值化时,再将图像灰度化后,可以直接使用类似语句

    result = (img1 > 30);

    在实际的使用中,灵活的运用运算符进行图像的操作可以带来很大的方便。


    PS:再次感谢师兄的提醒 :D 




    1. //本程序实现将两张尺寸相同的图像进行相加
    2. //在对像素进行操作时,使用的时迭代器的方法
    3. //2017-02-18
    4. #include <iostream>
    5. #include <opencv2\core\core.hpp>
    6. #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    7. using namespace cv;
    8. using namespace std;
    9. int main()
    10. {
    11. Mat img1, img2, result1;
    12. img1 = imread("1234.jpg");
    13. img2 = imread("2345.jpg");
    14. result1 = img1.clone();
    15. Mat_<Vec3b>::iterator it = result1.begin<Vec3b>(); //result1初始位置的迭代器
    16. Mat_<Vec3b>::iterator itend = result1.end<Vec3b>(); //result1终止位置的迭代器
    17. Mat_<Vec3b>::iterator it1 = img1.begin<Vec3b>(); //img1初始迭代器
    18. Mat_<Vec3b>::iterator it2 = img2.begin<Vec3b>(); //img2初始迭代器
    19. //进行遍历
    20. for (; it != itend; it++)
    21. {
    22. (*it)[0] = ((*it1)[0] + (*it2)[0]) /2;
    23. (*it)[1] = ((*it1)[1] + (*it2)[1]) /2;
    24. (*it)[2] = ((*it1)[2] + (*it2)[2]) /2;
    25. it1++;
    26. it2++;
    27. }
    28. namedWindow("原图1",1);
    29. imshow("原图1", img1);
    30. namedWindow("原图2", 0);
    31. imshow("原图2", img2);
    32. namedWindow("相加后的图像",0);
    33. imshow("相加后的图像", result1);
    34. Mat result2 = result1.clone();
    35. addWeighted(img1, 1, img2, 1, 0,result2);
    36. namedWindow("addWeighted");
    37. imshow("addWeighted", result2);
    38. waitKey();
    39. return 0;
    40. }


    运行结果为:




    2.图像相减

    减法运算就是两幅图像见对象像素的灰度值或彩色分量进行相减,它可以用于目标检测,程序实现还是使用两种方法。

    以下为程序部分

    1. //本程序实现两个尺寸相同的图像进行相减的操作
    2. //分别使用遍历像素的方法和addWeighted的方法
    3. #include <iostream>
    4. #include <opencv2\core\core.hpp>
    5. #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    6. using namespace std;
    7. using namespace cv;
    8. uchar toZero(uchar a);//置零函数,小于零则为0
    9. int main()
    10. {
    11. Mat imag1, imag2, result1, result2;
    12. imag1 = imread("2345.jpg");
    13. imag2 = imread("1234.jpg");
    14. result1 = imag1.clone();
    15. result2 = imag2.clone();
    16. int rowNumber = result1.rows;
    17. int colNumber = result1.cols;
    18. for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
    19. {
    20. for (int j = 0; j < colNumber; j++)
    21. {
    22. result1.at<Vec3b>(i, j)[0] = toZero(imag1.at<Vec3b>(i, j)[0] - imag2.at<Vec3b>(i, j)[0]);
    23. result1.at<Vec3b>(i, j)[1] = toZero(imag1.at<Vec3b>(i, j)[1] - imag2.at<Vec3b>(i, j)[1]);
    24. result1.at<Vec3b>(i, j)[2] = toZero(imag1.at<Vec3b>(i, j)[2] - imag2.at<Vec3b>(i, j)[2]);
    25. }
    26. }
    27. //addWeighted方法进行图像相减
    28. addWeighted(imag1, 1, imag2, -1, 0,result2);
    29. imshow("原图1", imag1);
    30. imshow("原图2", imag2);
    31. imshow("result1", result1);
    32. imshow("addWeighted", result2);
    33. waitKey();
    34. return 0;
    35. }
    36. uchar toZero(uchar a)
    37. {
    38. if (a < 0)
    39. return 0;
    40. else
    41. return a;
    42. }


    运行结果为:


    result1貌似有问题,需要进一步进行检查。


    3.图像相乘

    图像的乘法运算就是将两幅图像对应的灰度值或彩色分量进行相乘。

    乘运算的主要作用是抑制图像的某些区域,掩膜值置为1,否则置为0。乘运算有时也被用来实现卷积或相关的运算。

    以下为相关程序代码。


    1. //图像的乘运算。
    2. //将两幅图像对应的灰度值或彩色分量进行相乘。
    3. #include <iostream>
    4. #include <opencv2\core\core.hpp>
    5. #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    6. using namespace std;
    7. using namespace cv;
    8. int main()
    9. {
    10. Mat imag1, imag2, result;
    11. imag1 = imread("1234.jpg");
    12. imag2 = imread("2345.jpg");
    13. result = imag1.clone();
    14. int rowNumber = result.rows;
    15. int colNumber = result.cols;
    16. for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
    17. {
    18. for (int j = 0; j < colNumber; j++)
    19. {
    20. result.at<Vec3b>(i, j)[0] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[0] * imag2.at<Vec3b>(i, j)[0]) % 256;
    21. result.at<Vec3b>(i, j)[1] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[1] * imag2.at<Vec3b>(i, j)[1]) % 256;
    22. result.at<Vec3b>(i, j)[2] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[2] * imag2.at<Vec3b>(i, j)[2]) % 256;
    23. }
    24. }
    25. imshow("原图1", imag1);
    26. imshow("原图2", imag2);
    27. imshow("相乘后的图像", result);
    28. waitKey();
    29. return 0;
    30. }

    实验的结果如下:



    4.图像相除

    图像除运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相除。

    简单的出运算可以用于改变图像的灰度级


    以下为代码部分


    1. //图像的除法运算
    2. //就是讲两幅图像的对应像素的灰度值或彩色分量进行相除。
    3. //简单的除运算可以用来改变图像的灰度级。
    4. #include <iostream>
    5. #include <opencv2\core\core.hpp>
    6. #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    7. using namespace std;
    8. using namespace cv;
    9. int main()
    10. {
    11. Mat imag1, imag2, result;
    12. imag2 = imread("1234.jpg");
    13. imag1 = imread("2345.jpg");
    14. result = imag1.clone();
    15. int rowNumber = result.rows;
    16. int colNumber = result.cols;
    17. for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
    18. {
    19. for (int j = 0; j < colNumber; j++)
    20. {
    21. result.at<Vec3b>(i, j)[0] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[0] * 1.0) / imag2.at<Vec3b>(i, j)[0];
    22. result.at<Vec3b>(i, j)[1] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[1] * 1.0) / imag2.at<Vec3b>(i, j)[1];
    23. result.at<Vec3b>(i, j)[2] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[2] * 1.0) / imag2.at<Vec3b>(i, j)[2];
    24. }
    25. }
    26. imshow("原图1", imag1);
    27. imshow("原图2", imag2);
    28. imshow("相除后的图像", result);
    29. waitKey();
    30. return 0;
    31. }

    转载自:https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/55667671?locationNum=1&fps=1

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  • 目录 1 图像加法运算 1.1 Numpy库加法运算 1.2 OpenCV加法运算- add() 1.3 对比实验 2 图像融合-addWeighted() ...3 图像类型转换- cvtColor...目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算。有以下两种情况:...

    目录

    1 图像加法运算

    1.1 Numpy库加法运算

    1.2 OpenCV加法运算- add()

    1.3 对比实验

    2 图像融合- addWeighted()

    3 图像类型转换- cvtColor()

    参考资料


     

    1 图像加法运算

    1.1 Numpy库加法运算

    Numpy库加法的运算方法为:

    目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算。有以下两种情况:

    (1)当像素值 <= 255时,结果为“图像1+图像2”,例如:120+48=168

    (2)当像素值 > 255时,结果为对255取模的结果,例如:(255+64) % 255=64

     

    1.2 OpenCV加法运算- add()

    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,有以下两种情况:

    (1)当像素值 <= 255时,结果为“图像1+图像2”,例如:120+48=168

    (2)当像素值 > 255时,结果为255,例如:(255+64) = 255

     

    1.3 对比实验

    (1) 两个灰度图像相加

    代码如下所示:

    # encoding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread("lena1.tiff", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    test = img
    
    # 方法一:Numpy加法运算
    result1 = img + test
    
    # 方法二:OpenCV加法运算
    result2 = cv2.add(img, test)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow("original", img)
    cv2.imshow("result1_Numpy", result1)
    cv2.imshow("result2_OpenCv", result2)
    
    # 等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    运行结果如下所示:

    注: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。

     

    (2)两个彩色图像相加

    代码如下:

    # encoding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread("lena.tiff", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    test = img
    
    # 方法一:Numpy加法运算
    result1 = img + test
    
    # 方法二:OpenCV加法运算
    result2 = cv2.add(img, test)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow("original", img)
    cv2.imshow("result1_Numpy", result1)
    cv2.imshow("result2_OpenCv", result2)

     

    运行结果如下:

     

     

    2 图像融合- addWeighted()

    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。

     

    如上图所示,图像融合是在图像加法的基础上增加了系数亮度调节量

    (1)图像加法:目标图像 = 图像1 + 图像2

    (2)图像融合:目标图像 = 图像1 \times 系数1 + 图像2 \times 系数2 + 亮度调节量

    主要调用的函数是 addWeighted() 函数,方法如下:

    dst = cv2.addWeighter(scr1, alpha, src2, beta, gamma)

    dst = src1 \times alpha + src2 \times beta + gamma

    其中,参数gamma不能省略

    注:两张融合的图像像素大小需要一致

     

    代码如下所示:

    # encoding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 读取图片
    src1 = cv2.imread('lena.tiff')
    src2 = cv2.imread('peppers.tiff')
    
    # 图像融合
    result = cv2.addWeighted(src1, 1, src2, 1, 0)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow("src1", src1)
    cv2.imshow("src2", src2)
    cv2.imshow("result", result)
    
    # 等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

     

    运行结果如下:

     

    (1)设置参数1

    result = cv2.addWeighted(src1, 0.8, src2, 0.2, 10)

    运行结果如下:

     

     

    (2)设置参数2

    result = cv2.addWeighted(src1, 0.2, src2, 0.8, 10)

    运行结果如下:

     

     

     

    3 图像类型转换- cvtColor()

    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:

     result = cv2.cvtColor(图像, 参数) 

    其中,参数有以下三种:

    1) cv2.COLOR_BGR2GRAY #彩色转灰度 类似于Matlab 中的 rgb2gray()

    2) cv2.COLOR_BGR2RGB

    3) cv2.COLOR_GRAY2BGR

     

    (1)彩色图像转灰度图像

    代码如下:

    # encoding:utf-8
    import cv2
    
    # 读取图片
    src = cv2.imread("lena.tiff", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    
    # 图像类型转换
    result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow("src", src)
    cv2.imshow("result", result)
    
    # 等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    运行结果如下:

     

    (2)BRG通道转RGB通道

    代码如下:

    # encoding:utf-8
    import cv2
    
    # 读取图片
    src = cv2.imread("lena.tiff", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    
    # 图像类型转换
    result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow("src", src)
    cv2.imshow("result", result)
    
    # 等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    运行结果如下:

     

    一般在图像处理中,彩色图像转灰度图像最常用。

     

    参考资料

    [1] https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82347501

    [2] Python+OpenCV图像处理

    展开全文
  • 图像为什么能相加

    千次阅读 2017-12-23 22:34:39
    我们知道2个矩阵是可以执行加法运算的,那2个图像能不能相加呢?当然是可以的。前面提到,图像就是函数,函数可以相加图像当然也可以相加。我们知道2个矩阵相加必须是同一维度的,即行列相同,图像当然也一样,即...

    我们知道2个矩阵是可以执行加法运算的,那2个图像能不能相加呢?当然是可以的。前面提到,图像就是函数,函数可以相加,图像当然也可以相加。

    我们知道2个矩阵相加必须是同一维度的,即行列相同,图像当然也一样,即宽度和高度相同。

    我们看下面2副图像:
    这里写图片描述

    这里写图片描述

    import cv2
    boats = cv2.imread("boats.bmp", 0)
    goldhill = cv2.imread("goldhill.bmp", 0)
    print(boats.shape)
    print(goldhill.shape)

    输出结果:

    (576, 720)
    (576, 720)

    可以看出,这2副图像的宽度和高度分别是720和576,大小是一致的。2个图像相加就是2个矩阵相加。

    unite = boats + goldhill
    cv2.imshow("unite", unite)
    cv2.waitKey()

    输出结果:

    这里写图片描述

    不怎么样嘛!白块,黑块怎么那么多!有的地方变白了,有的地方变黑了。what’s wrong?

    我们知道,图像的强度取值区间是[0, 255],opencv的图像类型是uint8类型。而numpy的矩阵加法是一种模(mod)操作,即200+60=260 % 256 = 4,所以该亮的地方反而暗淡了。

    opencv自带有图像加法操作运算函数:add(x, y)。add使用的是饱和操作,即200+60=260->255。所以使用opencv自带的add()函数效果会更好。

    另外,2副图像相加,我们实际上需要的2副图像相对位置强度的平均值,因此在相加前,需要各除以2,然后再相加(注意要整除)。

    unite = cv2.add(boats // 2 , goldhill // 2)
    cv2.imshow("unite", unite)
    cv2.waitKey()

    这里写图片描述

    我们知道,除以2和乘以0.5是等价的。乘以0.5是一个数乘运算,也就是说,图像自身还可以进行这种运算(注意乘以浮点数后矩阵类型发生了改变,而opencv的图像矩阵必须转换成为uint8类型才能正常显示)。

    boats20 = 0.2 * boats
    boats20 = boats20.astype("uint8")
    cv2.imshow("boats20", boats20)
    cv2.waitKey()

    输出结果:
    这里写图片描述

    可以看到,整体效果暗淡了很多。因为所有的像素点的值都乘以了0.2,强度变成了原来的20%。如果乘的数值小于1,图像整体就变暗,如果乘的数值大于1,整体就变亮。

    这给了我们混合2张图像的一种比率调和方法,例如最前面2张图,我们想要看到更多的船(注意为确保2张图像的混合值小于255,系数之和应保持等于1)。

    unite = 0.75 * boats + 0.25 * goldhill
    unite = unite.astype("uint8")
    cv2.imshow("unite", unite)
    cv2.waitKey()

    这里写图片描述

    当然,opencv已经为我们准备好了函数addWeighted
    ()。代码如下,效果是一样的。

    unite = cv2.addWeighted(boats, 0.75, goldhill, 0.25, 0)
    cv2.imshow("unite", unite)
    cv2.waitKey()

    那么:图像为什么要相加呢?为了混合(blend)2张图像。

    实质上,图像相加还有一个用途:降噪。同一场景的不同时间采集图像通过相加平均后去除噪声,这个后面再讲。

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