625-1189961-图像的数学运算.sy.md

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opencv

回忆

• 上次研究了键盘互动的效果
• 写字效果
  • 感觉可以做一个打字练习器
• 下次玩点什么呢？

图像的加法

import cv2            
img = cv2.imread("monkey.png")
sum1 = img + img         
cv2.imshow("sum1",sum1)
sum2= cv2.add(img,img)
cv2.imshow("sum2",sum2)                                                       cv2.waitKey()            
cv2.destroyAllWindows()

• 结果

运算法	溢出处理
直接+法	溢出后 取模
add加法	溢出后 等于255

模拟三色光

import cv2
import numpy as np
 
blue = np.zeros((150,150,3),np.uint8)
blue[:,:,0] = 255
green = np.zeros((150,150,3),np.uint8)
green[:,:,1] = 255
red = np.zeros((150,150,3),np.uint8)
red[:,:,2] = 255
 
cv2.imshow("blue",blue)
cv2.imshow("green",green)
cv2.imshow("red",red)
 
cyan = cv2.add(blue,green)
cv2.imshow("cyan",cyan)
 
white = cv2.add(cyan,red)
cv2.imshow("white",white)
                                                                             
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 加色混色法
  • 对应RGB的色彩模式

• 可以做三原色图那样的图像吗？

径向渐变

import cv2
import numpy as np

red  = np.zeros((300,300),np.uint8)
green  = np.zeros((300,300),np.uint8)
blue  = np.zeros((300,300),np.uint8)

def draw_gradient(pos_x,pos_y,radius,image):
    for x in range(0,300):
        for y in range(300):
            color = 255 - int(((y-pos_y)**2 + (x-pos_x)**2)**0.5/(radius*2**0.5)*255)
            image[y,x] = color

draw_gradient(100,100,80,red)
cv2.imshow("red",red)
draw_gradient(200,100,80,green)
draw_gradient(150,105,80,blue)
rgb = cv2.merge([blue,green,red])
cv2.imshow("rgb",rgb)
key = cv2.waitKey(0)

• 画面 挺好看

• 不过不符合要求

rgb三个方向

import cv2
import numpy as np

red  = np.zeros((300,300),np.uint8)
green  = np.zeros((300,300),np.uint8)
blue  = np.zeros((300,300),np.uint8)
black  = np.zeros((300,300),np.uint8)

def draw_gradient(pos_x,pos_y,radius,image):
    for x in range(0,300):
        for y in range(300):
            dx = abs(x - pos_x)
            dy = abs(y - pos_y)
            dis = (dy**2 + dx**2) ** 0.5
            if dis < radius:
                color = dis / radius * 255
                color = 255 - int(color)
                image[y,x] = color

draw_gradient(100,100,200,red)
draw_gradient(200,100,200,green)
draw_gradient(150,200,200,blue)
red_channel = cv2.merge([blue,black,black])
cv2.imshow("red_channel",red_channel)
r_b = cv2.merge([blue,green,black])
cv2.imshow("r_b",r_b)
rgb = cv2.merge([blue,green,red])
cv2.imshow("rgb",rgb)
key = cv2.waitKey(0)

• 最终效果

• 不同图像之间可以混合吗？

按照不透明度权重混合

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图片
src1 = cv2.imread("lena.png")
src2 = cv2.imread("monkey.png")
rows,cols = src2.shape[:2]
print(rows,cols)
src1 = src1[0:rows,0:cols,]
print(src1.shape)

#图像融合
#result = cv2.addWeighted(src1, 1, src2, 1, 0)
result = cv2.addWeighted(src1, 0.6, src2, 0.8, 10)

#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()

• 混合结果

图层混合方式

• 三个主要方向
  1. 变亮
  2. 变暗
  3. 强化对比
     • 亮得更亮/暗得更暗

• https://photoblogstop.com/photoshop/photoshop-blend-modes-explained/

对照

• 其中
  • 变亮 和 变暗两套
  • 可以彼此对照

• 都有相应的 算法

乘法和加法

• multiply
  • 正片叠底
    • 200 ➗ 255 = 0.78
    • 72 ➗ 255 = 0.28
  • 0.22 会比原来变暗

• 相加模式
  • 两者亮度值 直接相加
  • 超过255 超过1
  • 产生溢出
  • 显示为 纯白色

变亮 和 变暗的细节

• 具体细节

总结 🤔

• 这次研究了 两个矩阵的加法

运算法	溢出处理
直接+法	溢出后 取模
add加法	溢出后 等于255

• BGR 三个通道混合的时候
  • 用的就是 加色混色法
• 除了 加减运算之外
  • 图像 还有什么 运算方式吗？🤔
• 下次再说👋