數值計算

import cv2img_1 = cv2.imread('E:\Jupyter_workspace\study\data/beyond.png')
img_2 = cv2.imread('E:\Jupyter_workspace\study\data/water2.png')img_1_1 = img_1 + 10
img_1[:2,:,0]#輸出前兩行就行
img_1_1[:2,:,0]#[h,w,c]
img_2[:2,:,0]#[h,w,c](img_1 + img_2)[:2,:,0]#滿255要對256取余 X%256  這是nunpy里面的相加
cv2.add(img_1,img_2)[:2,:,0]#滿255就只取255     這是opencv里面的相加

圖像融合

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimg_1 = cv2.imread('E:\Jupyter_workspace\study\data/beyond.png')
img_2 = cv2.imread('E:\Jupyter_workspace\study\data/water2.png')#shape 查看圖片的[h,w,c]
img_1.shape#(321, 287, 3)  
img_2.shape#(270, 180, 3)
#大小不一樣顯然無法加權融合img_1 = cv2.resize(img_1,(180,270))#將大照片尺寸設置小點
img_1.shape#(270, 180, 3)res = cv2.addWeighted(img_1,0.4,img_2,0.6,0)#加權融合
#R = αx + βy + b
#其中x為img_1，y為img_2，α為0.4權重，β為0.6權重，b為0偏移量
plt.imshow(res)"""
resize(參數1，參數2，參數3，參數4)
參數1：cv2.imread('xx')所讀取的圖片對象
參數2：(w,h)這里和shape之后的位置不一樣！！！shape是[h,w,c]若為(0,0)則需要補充參數3和4
參數3：x橫坐標的倍數
參數4：y縱坐標的倍數
"""res1 = cv2.resize(img_1,(0,0),fx=3,fy=1)#x*3   y*1   變寬了因為x變成原來的三倍了
plt.imshow(res1)
res2 = cv2.resize(img_1,(0,0),fx=1,fy=3)#y*3   x*1   變長了因為y變成原來的三倍了
plt.imshow(res2)