专栏地址：『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』
文章目录：『youcans 的 OpenCV 例程200篇 - 总目录』

【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】13. 图像的加法运算（cv2.add）

函数 cv2.add() 用于图像的加法运算。

函数说明：

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

函数 cv2.add() 对两张相同大小和类型的图像进行加法运算，或对一张图像与一个标量进行加法运算。

两张图像相加时，将两张图像相同位置像素的各通道值或灰度值分别相加，可以理解为一种图像叠加方式；对一张图像与一个标量相加时，则将图像所有像素的各通道值分别与标量的各通道值相加。

参数说明：

• scr1, scr2：进行加法运算的图像，或一张图像与一个 numpy array 标量
• dst：输出的图像，可选项，默认值为 None
• mask：掩模图像，8位灰度格式；掩模图像数值为 0 的像素，输出图像对应像素的各通道值也为 0。可选项，默认值为 None
• dtype：图像数组的深度，即每个像素值的位数，可选项
• 返回值：dst，运算结果图像，ndarray 多维数组

注意事项：

1. OpenCV 加法和 numpy 加法之间有区别：cv2.add() 是饱和运算（相加后如大于 255 则结果为 255），而 Numpy 加法是模运算。
2. 使用 cv2.add() 函数对两张图片相加时，图片的大小和类型（通道数）必须相同。
3. 使用 cv2.add() 函数对一张图像与一个标量相加，标量是指一个 1x3 的 numpy 数组，相加后图像整体发白。

基本例程：1.22 图像的加法

    # 1.22 图像的加法 (cv2.add)img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/imgB3.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)imgAddCV = cv2.add(img1, img2)  # OpenCV 加法: 饱和运算imgAddNP = img1 + img2  # # Numpy 加法: 模运算plt.subplot(221), plt.title("1. img1"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 img1(RGB)plt.subplot(222), plt.title("2. img2"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 img2(RGB)plt.subplot(223), plt.title("3. cv2.add(img1, img2)"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddCV, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 imgAddCV(RGB)plt.subplot(224), plt.title("4. img1 + img2"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddNP, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 imgAddNP(RGB)plt.show()

例程说明 1.22：

本例程运行结果如下图所示。图 3 是 cv2.add() 饱和加法的结果，图 4 是 numpy 取模加法的结果。

• 饱和加法以 255 为上限，所有像素只会变的更白（大于原值）；取模加法以 255 为模，会导致部分像素变黑 （小于原值）。
• 因此，一般情况下应使用 cv2.add 进行饱和加法操作，不宜使用 numpy 取模加法。

（本节完）

---

【第2章：图像的数值运算】
13. 图像的加法运算（cv2.add）
14. 图像与标量相加（cv2.add）
15. 图像的加权加法（cv2.addWeight）
16. 不同尺寸的图像加法
17. 两张图像的渐变切换

---

版权声明：
youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/125112487)
Copyright 2022 youcans, XUPT
Crated：2021-11-18
欢迎关注专栏： 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』
更多内容请见：>『youcans 的 OpenCV 例程200篇 - 总目录』(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/125112487)