【OpenCV 例程200篇】14. 圖像與標量相加（cv2.add）

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函數 cv2.add() 用于圖像的加法運算。

函數說明：

cv2.add(src1, src2 [, dst[, mask[, dtype]]) → dst

函數 cv2.add() 對兩張相同大小和類型的圖像進行加法運算，或對一張圖像與一個標量進行加法運算。

對一張圖像與一個標量相加時，則將圖像所有像素的各通道值分別與標量的各通道值相加。

參數說明：

• scr1, scr2：進行加法運算的圖像，或一張圖像與一個 numpy array 標量
• dst：輸出的圖像，可選項，默認值為 None
• mask：掩模圖像，8位灰度格式；掩模圖像數值為 0 的像素，輸出圖像對應像素的各通道值也為 0。可選項，默認值為 None
• dtype：圖像數組的深度，即每個像素值的位數，可選項
• 返回值：dst，運算結果圖像，ndarray 多維數組

注意事項：

OpenCV 加法和 numpy 加法之間有區別：cv2.add() 是飽和運算（相加后如大于 255 則結果為 255），而 Numpy 加法是模運算。

使用 cv2.add() 函數對兩張圖片相加時，圖片的大小和類型（通道數）必須相同。

使用 cv2.add() 函數對一張圖像與一個標量相加，標量是指一個 1x3 的 numpy 數組，相加后圖像整體發白。

基本例程：1.23 圖像與標量相加

# 1.23 圖像的加法 (與標量相加)img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg") # 讀取彩色圖像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/imgB3.jpg") # 讀取彩色圖像(BGR)Value = 100 # 常數# Scalar = np.array([[50., 100., 150.]]) # 標量Scalar = np.ones((1, 3), dtype="float") * Value # 標量imgAddV = cv2.add(img1, Value) # OpenCV 加法: 圖像 + 常數imgAddS = cv2.add(img1, Scalar) # OpenCV 加法: 圖像 + 標量print("Shape of scalar", Scalar)for i in range(1, 6):x, y = i*10, i*10print("(x,y)={},{}, img1:{}, imgAddV:{}, imgAddS:{}".format(x,y,img1[x,y],imgAddV[x,y],imgAddS[x,y]))plt.subplot(131), plt.title("1. img1"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 顯示 img1(RGB)plt.subplot(132), plt.title("2. img + constant"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddV, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 顯示 imgAddV(RGB)plt.subplot(133), plt.title("3. img + scalar"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddS, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 顯示 imgAddS(RGB)plt.show()

例程說明 1.23：

本例程運行結果如下。

Shape of scalar [[150. 150. 150.]] (x,y)=10,10, img1:[ 9 9 69], imgAddV:[159 9 69], imgAddS:[159 159 219] (x,y)=20,20, img1:[ 3 252 255], imgAddV:[153 252 255], imgAddS:[153 255 255] (x,y)=30,30, img1:[ 1 255 254], imgAddV:[151 255 254], imgAddS:[151 255 255] (x,y)=40,40, img1:[ 1 255 254], imgAddV:[151 255 254], imgAddS:[151 255 255] (x,y)=50,50, img1:[ 1 255 255], imgAddV:[151 255 255], imgAddS:[151 255 255]

• 注意 cv2.add() 對圖像與標量相加時，“常數” 與 “標量” 的區別：
• 將圖像與一個常數 value 相加，只是將 B 通道即藍色分量與常數相加，而 G、R 通道的數值不變，因此圖像發藍。
• 將圖像與一個標量 scalar 相加，“標量” 是指一個 1x3 的 numpy 數組，此時 B/G/R 通道分別與數組中對應的常數相加，因此圖像發白。
• 標量 numpy 數組的形式為：np.array([[c1, c2, c3]])，常數 c1,c2,c3 可以相同或不同。

（本節完）

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總結

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