我在Vscode学OpenCV 基本的加法运算-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了我在Vscode学OpenCV 基本的加法运算。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

根据上一篇我们可知__图像的属性

链接：《我在Vscode学OpenCV 处理图像》

属性— API
形状 img.shape
图像大小 img.size
数据类型 img.dtype

 shape：如果是彩色图像，则返回包含行数、列数、通道数的数组；如果是二值图像或者灰度图像，则仅返回行数和列数。通过该属性的返回值是否包含通道数，可以判断一幅图像是灰度图像（或二值图像）还是彩色图像。

 size：返回图像的像素数目。其值为“行×列×通道数”，灰度图像或者二值图像的通道数为 1。

# 用shape（）属性
# shape[0]是宽度
# shape[1]是高度
# shape[2]是通道数（深度）
newimg.size 
newimg.shape # (1280, 1706, 3)
#  print(1280*1706*3)

 dtype：返回图像的数据类型

三、图像上的运算

3.1 NumPy的运算

需要两个图像相同大小
你可以使用OpenCV的cv.add0函数把两幅图像相加,或者可以简单地通过numpy操作添加两个图像,如res= img1 + img2。两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值(即：可以是一个数值)。

注意：OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作，而Numpy添加是模运算。

x=np.uint8([250])
y=np.uint8([10])
print(cv.add(x,y))# [[255]]
#原因： （250+10）=260  =>255
print(x+y)# [4]
#原因：  （250+10）=260%256=4

3.1.1 先声明一个比较不好的行为

（1）没有限制unitx（x为需要设定的，或者其他的）

import numpy as np
import cv2 as cv
a=1,123,123
b=2333

print(cv.add(a, b))
print(np.add(a, b))

在Python中，逗号（,）用于分隔多个数值，但它不会像小数点（.）一样表示小数。所以在你的例子中，a被解释为一个整数1，以及两个整数123和123。而b仍然是一个整数2333。

当你使用np.add(a, b)时，Numpy会将a和b作为两个独立的元素进行相加运算。在这种情况下，由于a实际上表示的是3个元素，所以Numpy会将b重复3次，然后进行逐个元素相加的运算。

所以，结果是array([[2334, 2356, 2356]])，每个元素分别是1+2333，123+2333，123+2333。请注意，这与你之前提供的期望结果（array([[2334.],[2456.],[2456.123]])）不同。如果你想得到相同的结果，应该将a定义为一个包含一个元素的列表或数组，即a=[1, 123, 123.123]。

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（2）在OpenCV中，当输出结果的值较大时，会使用科学计数法或指数形式进行表示。

这是为了在输出时节省空间，并使结果更易读。例如，对于一个很大的数字2334，OpenCV可能会以2.334e+03的形式进行表示，其中e+03表示10的3次方，即1000。这种表示方法可以更简洁地表示大数字，并且更容易读取和理解。
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3.1.2 NumPy的 ’ + '运算

NumPy的加法是模运算，即当像素值溢出时，会对结果进行取模操作。

mod()是取模运算，“mod(a+b, 256)”表示计算“a+b 的和除以 256 取余数”

需要注意，这是由数组的类型 dtype=np.uint8 所规定的。
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3.2 cv2.add()函数

使用函数 cv2.add()对像素值 a 和像素值 b 进行求和运算时，会得到像素值对应图像的饱和值（最大值）。
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形式 1：计算结果=cv2.add(图像 1,图像 2)，两个参数都是图像，此时参与运算的图像大小和类型必须保持一致。
 形式 2：计算结果=cv2.add(数值,图像)，第 1 个参数是数值，第 2 个参数是图像，此时
将超过图像饱和值的数值处理为饱和值（最大值）。
 形式 3：计算结果=cv2.add(图像,数值)，第 1 个参数是图像，第 2 个参数是数值，此时
将超过图像饱和值的数值处理为饱和值（最大值）。

图像 + 数值的运算的效果

通道未反转

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通道未反转图像 + 数值的运算

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3.3 运算

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 读取图像
img1 = cv.imread("./Pic/test_img.jpg")
img2 = cv.imread("./Pic/test_img.jpg")

# 2 加法操作
img3 = cv.add(img1,img2) # cv中的加法
img4 = img1+img2 # 直接相加

# 3 图像显示
fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=5,figsize=(10,8),dpi=100)
axes[0].imshow(img3[:,:,::-1])
axes[0].set_title("cv中的加法")
axes[1].imshow(img4[:,:,::-1])
axes[1].set_title("直接相加")
axes[2].imshow(img1-img2)
axes[3].imshow(img1*img2)
axes[4].imshow(img1/img2)
plt.show()

（1）上述代码解释：

没问题！以下是代码中每个参数和函数的解释：

```python
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np：导入NumPy库，并将其别名设置为np。NumPy提供了高效的数值运算支持。
import cv2 as cv：导入OpenCV库，并将其别名设置为cv。OpenCV是一种常用的计算机视觉库，提供各种图像处理功能。
import matplotlib.pyplot as plt：从Matplotlib库中导入pyplot模块，并将其别名设置为plt。Matplotlib是一个用于在Python中可视化数据的绘图库。

img1 = cv.imread("./Pic/test_img.jpg")
img2 = cv.imread("./Pic/test_img.jpg")

cv.imread("./Pic/test_img.jpg")：使用OpenCV的imread()函数从"./Pic/"目录中读取名为"test_img.jpg"的图像文件。图像数据存储在变量img1和img2中。

img3 = cv.add(img1, img2) # cv中的加法
img4 = img1 + img2 # 直接相加

cv.add(img1, img2)：使用OpenCV的add()函数对img1和img2进行逐元素相加操作。该函数将两幅图像对应位置的像素值相加，并返回结果图像，存储在变量img3中。
img1 + img2：使用NumPy的加法运算符对img1和img2进行逐元素相加操作。它直接相加两幅图像对应位置的像素值，没有限制或约束，并将结果存储在变量img4中。

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=5, figsize=(10, 8), dpi=100)
axes[0].imshow(img3[:, :, ::-1])
axes[0].set_title("cv中的加法")
axes[1].imshow(img4[:, :, ::-1])
axes[1].set_title("直接相加")
axes[2].imshow(img1 - img2)
axes[3].imshow(img1 * img2)
axes[4].imshow(img1 / img2)
plt.show()

plt.subplots(nrows=1, ncols=5, figsize=(10, 8), dpi=100)：创建一个包含多个子图的图形对象。它创建了一个拥有1行5列的子图网格，指定了大小为(10, 8)英寸和分辨率为100点每英寸（dpi）。生成的图形对象和子图对象分别存储在变量fig和axes中。
axes[0].imshow(img3[:, :, ::-1])：在第一个子图（axes[0]）中显示图像img3。img3[:, :, ::-1]用于将OpenCV的BGR颜色格式转换为RGB格式，以便与Matplotlib的imshow()函数显示。
axes[0].set_title("cv中的加法")：将第一个子图的标题设置为"cv中的加法"。
类似地，后续的代码行使用不同的图像操作（如减法img1 - img2、乘法img1 * img2和除法img1 / img2）显示并设置其他子图的标题。
plt.show()：显示包含所有子图的图形对象。
``

（2）避免错误：不超过最大的计算能力，不除以0（无效值）

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这个错误是由于在代码中进行图像除法操作时出现了无效值（invalid value）导致的。具体而言，被除数img2中存在某些像素值为零，从而导致了除以零的情况。

要解决这个问题，你可以添加一些额外的处理来处理除以零的情况，例如将零值像素替换为一个非零值或者跳过除以零的计算。

# 处理除以零的情况
with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
    img_divide = np.true_divide(img1, img2)
    img_divide[~np.isfinite(img_divide)] = 0  # 将无限或无效值替换为零
axes[4].imshow(img_divide)

plt.show()

np.errstate()上下文管理器来忽略除法操作中的无效值警告，并使用np.true_divide()进行图像的除法操作。然后，通过使用np.isfinite()函数找到无限或无效值，并将它们替换为零。

这样修改后，应该能够避免除以零的错误并正常显示图像。
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3.3 综合说明加法

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

img1=np.random.randint(0,256,size=[3,3],dtype=np.uint8)
img2=np.random.randint(0,256,size=[3,3],dtype=np.uint8)
print("+")
print("img1=\n" ,img1)
print("img2=\n",img2)

print("img1+img2=\n",img1+img2)

print("\ncv2.add")
print("cv.add(img1,img2)=\n",cv.add(img1,img2))

print("cv.add(1,img2)=\n",cv.add(1,img2))

三次运行的对比：
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当使用加号运算符进行图像像素值相加时，如果和大于255（图像最大像素值），则会对结果进行取模处理。这可能导致本应更亮的像素变暗，因为对于超出255的像素，取模后的值会重新从较小的范围开始。

而使用cv2.add()函数计算图像像素值的和时，将和大于255的值截断为饱和值255。这种饱和操作使得图像像素值增大，整体上图像会变得更亮。

选择使用哪种方法取决于具体的需求和预期效果。如果希望保留图像的动态范围，可以使用加号运算符；如果想要增强图像的亮度，可以使用cv2.add()函数。

3.4 目前遇见函数再熟悉

（1）fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=5, figsize=(10, 8), dpi=100)*

该函数的作用是创建一个包含多个子图的图像，并返回一个包含子图的figure对象和一个包含每个子图的axes对象的numpy数组。

参数的作用如下：

nrows：指定子图的行数。
ncols：指定子图的列数。
figsize：指定figure的宽度和高度。
dpi：指定图像的分辨率。

fig是一个变量，它接收了函数plt.subplots的返回值，即包含子图的figure对象。你可以使用fig变量来对整个图像进行进一步的操作，例如保存图像、设置标题等。
axes是用于绘制子图的对象，可以在一个figure对象中包含多个axes对象来绘制不同的子图。axes的个数没有特定限制，可以根据需要添加任意数量的子图。

将排列方式更改为5行，每一行一个子图，可以调整 plt.subplots() 函数的 nrows 参数为 5， ncols 参数为 1。


# 创建一个具有5行1列的axes子图网格 fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=1)

# 在每个子图中绘制不同的内容 axes[0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) axes[1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6]) axes[2].bar([1, 2, 3], [4, 5, 6]) axes[3].hist([1,
2, 3]) axes[4].plot([3, 2, 1], [6, 5, 4])

# 调整子图的间距 plt.tight_layout()

# 显示图像 plt.show() ```

在这个示例中，我们在每个子图中绘制了不同类型的图表，例如折线图、散点图、柱状图和直方图。要访问每个子图，可以使用 `axes`
对象和索引。最后，我们使用 `plt.tight_layout()` 函数来调整子图的间距，以便更好地展示各个子图。

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 读取图像
img1 = cv.imread("./Pic/test_img.jpg")
img2 = cv.imread("./Pic/test_img.jpg")

# 2 加法操作
img3 = cv.add(img1,img2) # cv中的加法
img4 = img1+img2 # 直接相加

# 3 图像显示
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=1, figsize=(10, 8), dpi=100)
axes[0].imshow(img3[:, :, ::-1])
axes[0].set_title("cv中的加法")
axes[1].imshow(img4[:, :, ::-1])
axes[1].set_title("直接相加")
axes[2].imshow(img1 - img2)
axes[3].imshow(img1 * img2)

# 处理除以零的情况
with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
    img_divide = np.true_divide(img1, img2)
    img_divide[~np.isfinite(img_divide)] = 0  # 将无限或无效值替换为零
axes[4].imshow(img_divide)



plt.show()

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避免：

个数不匹配
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(2)# 用shape（）属性

# 用shape（）属性
# shape[0]是宽度
# shape[1]是高度
# shape[2]是通道数（深度）
newimg.size #  print(1280*1706*3) 

newimg.shape # (1280, 1706, 3)

在Python中，shape()是一个NumPy数组对象的方法，可以用于获取数组的形状信息。因此，如果你将图像数据转换为NumPy数组，就可以使用shape()函数来获取其形状信息。

示例代码如下：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载图像
img = Image.open('image.jpg')

# 将图像转换为NumPy数组
img_array = np.array(img)

# 获取图像数组的形状信息
img_shape = img_array.shape

# 打印图像数组的形状信息
print(img_shape)

这样，你就可以通过shape()函数获得图像数组的形状信息，其中==img_shape将是一个元组==，包含图像的宽度、高度和通道数。

解释

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\

\

\

  >>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
    >>> x.shape
    (4,)
    >>> y = np.zeros((2, 3, 4))
    >>> y.shape
    (2, 3, 4)
    >>> y.shape = (3, 8)
    >>> y
    array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
    >>> y.shape = (3, 6)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    ValueError: total size of new array must be unchanged
    >>> np.zeros((4,2))[::2].shape = (-1,)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use
    `.reshape()` to make a copy with the desired shape.

首先，创建一个包含四个元素的一维数组x，然后通过x.shape获取其形状，结果是(4,)，表示这是一个长度为4的一维数组。

接着，创建一个由0填充的三维数组y，其形状是(2, 3, 4)，表示这是一个2x3x4的三维数组。

使用y.shape = (3, 8)，将y的形状更改为(3, 8)，这意味着它现在是一个3x8的三维数组。原始数据保持不变，但形状改变了。

接下来，尝试将y的形状更改为(3, 6)，但这会引发一个ValueError，因为新的形状要求数组的总大小必须保持不变。在这种情况下，新形状(3, 6)的总大小（18）与原始形状(3, 8)的总大小（24）不同，所以抛出了异常。

最后一个示例尝试将形状应用于使用切片的数组np.zeros((4, 2))[::2]，它会引发AttributeError，因为这种情况下的切片不允许原地修改形状。提示建议使用.reshape()方法，以便创建一个具有所需形状的副本。

总之，shape属性允许你更改NumPy数组的形状，但要确保新形状的总大小与原始形状的总大小一致。如果无法在原地修改形状，则需要使用.reshape()方法来创建一个新数组。