OpenCV的蟒蛇像冲洗

Question

我想获得平均合并图像来显示使用下面的代码：

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

dolphin=cv2.imread('dolphin.png',0) #Also tried without the 0 
bicycle=cv2.imread('bicycle.png',0) 

下面的代码将两个图像和结果是一样什么在课程中显示。但一个简单的加法avg = img1 + img2不起作用。

sumimg=cv2.add(dolphin,bicycle) 
cv2.imshow('Sum image', sumimg) 

两个图像加在一起而不进行任何修改 - 冲洗区域是由于添加被过255该元素因此该值被设置为255

cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

以下代码只是给我是一个白色的形象。当我尝试除了少数黑点

avgimg=cv2.add(dolphin/2,bicycle/2) 

相同的结果通过avgimg = IMG1/2 + IMG2/2

获得海豚或循环显示半强度...相同的结果

cv2.imshow('Avg image', avgimg) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

的Udacity过程表明，如果你通过2通过分割图像添加你应该得到这样的：

所以问题是：当我将图像除以2时，矩阵包含255以下的值，并且添加的两个矩阵也包含255以下的值，那么为什么产生的图像完全消失？

Answer 1

如果你希望两个图像添加到一个（所以他们都出现在产生的图像上），与输入平均每一个，你应该使用addWeighted()方法，像这样（从docs拍摄）：

import numpy as np 
import cv2 

#load your images 
dolphin = cv2.imread('dolphin.png') #use 0 for grayscale 
bicycle = cv2.imread('bicycle.png') 
#add them with a weight, respectively, last parameter is a scalar added 
dst = cv2.addWeighted(dolphin,0.7,bicycle,0.3,0) 

#show 
cv2.imshow('Blended Image',dst) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

注：由于在以前的链接也提到，重要的是注意到，numpy和OpenCV另外不同是重要的，因为numpy具有取模运算（％），而OpenCV具有饱和运算（在帽最大），澄清我们有这个提取的例子乐从该链接：

>>> x = np.uint8([250]) 
>>> y = np.uint8([10]) 

>>> print(cv2.add(x,y)) # 250+10 = 260 => 255 , saturated 
[[255]] 
>>> print(x+y)   # 250+10 = 260 % 256 = 4 , modulo 
[4] 

这可能就是为什么你使用add()方法，而不是得到一个白色图像（所有像素帽255和显示白色）的原因。