Opencv+Python笔记（三）图像的基本运算
1.图像的加法运算
两种加法
- 使用OpenCv的cv.add()函数将两幅图像简单相加（饱和操作 若结果大于255 则取255）
Opencv API：
cv2.add(src1, src2, dst, mask, dtype)
# 简略写法
cv2.add(src1, src2)
输入：src1 src2：需要相加的两张图片；dst：相加后的输出图像(可省略)；mask:掩码矩阵(可省略），mask 是一个8位的单通道图像，它指定了目标图像哪些元素会被修改；dtype:输出图像的深度（可省略）
输出：相加后的所得图片
- 简单的通过Numpy操作将两幅图像直接相加（img3 = img1 + img2）（模运算 最后的结果模256）
**注意：**两种加法所用的两种图像都应该具有相同的shape即相同的大小（size）和通道数（channels）
2.图像的混合
图像的混合也是图像加法的一种类型，不过可以改变两个图像相加时的权重大小
Opencv API：
cv2.addWeighted(src1, α, src2, β, γ)
输入：1.src1，src2：相加图像；2.α，β：分别为src1和src2的权重
输出：输出相加后的图像 img = src1 * α + src2 * β
3.图像的位运算
裁剪ROI时经常会用到图像的位运算
Opencv API：
cv2.bitwise_and(img1,img2,mask=mask) #与运算
cv2.bitwise_or(img1,img2,mask=mask) #或运算
cv2.bitwise_xor(img1,img2,mask=mask) #异或运算
cv2.bitwise_not(img) #非运算
输入：img1，img2：要进行运算的图片；2.mask：掩膜
输出：运算结果图片