1. opencv读取的图像数据

在opencv中，cv2.imread()读取的图像为numpy.ndarry数组，数据类型为np.uint8(0-255)。

img = cv.imread(r'E:\0_postgraduate\test.jpg', flags=1)
print('img的数据类型是：%s'%type(img))
print('img的数据范围是：{}'.format(img.dtype))
print('img的形状为：{}'.format(img.shape))# 结果
img的数据类型是：<class 'numpy.ndarray'>
img的数据范围是：uint8
img的形状为：(440, 640, 3)

2. 图像加法

我们已经知道了读入的图像本质上是numpy.ndarry数组，那么如果将两个同样维度的数组相加会怎样？

对于相加，我们有两种方式：假设a和b都为numpy.ndarry数组，
（1）使用numpy数组直接相加：a + b
（2）使用cv.add(a, b)

这两种方法的不同之处在于：

a + b：250+10 = 260 => 255
cv.add(a, b)：250+10 = 260 % 256 = 4

具体来说，OpenCV加法是一个饱和操作，而Numpy加法是一个模数操作

举个例子：

np.random.seed(100)
a = np.random.randint(250,255,(10,10), dtype=np.uint8)
print('a数组：\n{}'.format(a))
b = np.ones((10,10),dtype=np.uint8) * 5
print('b数组：\n{}'.format(b))
print('a+b的结果为：\n{}'.format(a+b))
print('cv.add(a,b)的结果为：\n{}'.format(cv.add(a,b)))

# 结果
a数组：
[[250 254 253 250 253 250 253 253 253 253][251 254 250 251 250 253 250 252 252 251][251 254 250 252 250 254 252 253 252 251][253 253 252 253 253 251 253 252 250 252][251 250 251 251 253 250 254 254 254 253][252 254 252 252 250 253 251 253 252 251][253 254 251 250 250 252 251 253 253 252][254 253 254 252 251 254 250 251 253 254][254 254 250 254 252 254 250 253 254 254][252 251 254 254 253 251 253 252 254 253]]
b数组：
[[5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5][5 5 5 5 5 5 5 5 5 5]]
a+b的结果为：
[[255   3   2 255   2 255   2   2   2   2][  0   3 255   0 255   2 255   1   1   0][  0   3 255   1 255   3   1   2   1   0][  2   2   1   2   2   0   2   1 255   1][  0 255   0   0   2 255   3   3   3   2][  1   3   1   1 255   2   0   2   1   0][  2   3   0 255 255   1   0   2   2   1][  3   2   3   1   0   3 255   0   2   3][  3   3 255   3   1   3 255   2   3   3][  1   0   3   3   2   0   2   1   3   2]]
cv.add(a,b)的结果为：
[[255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255][255 255 255 255 255 255 255 255 255 255]]

这么说可能还不明显，用一张图片来看看：

mask = np.ones(img.shape, dtype=np.uint8) * 50
newImg1 = cv.add(img, mask)  # cv.add(a, b)
newImg2 = img + mask  # a + b
cv.imshow('original image', img)
cv.imshow('cv.add(a,b)', newImg1)
cv.imshow('numpy: a + b', newImg2)
k = cv.waitKey(0)
if k & 0xFF == ord('q'):cv.destroyAllWindows()

可以看出cv.add()更适合用来处理图像

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