python学opencv|读取图像#xff08;四十二#xff…【1】引言

前序学习了图像的得加方法包括使用add()函数直接叠加BGR值、使用bitwise()函数对BGR值进行按位计算叠加和使用addWeighted()函数实现图像加权叠加至少三种方法。

文章链接包括且不限于

python学opencv|读取图像四十二使用cv2.add()函数实现多图像叠加-CSDN博客

python学opencv|读取图像四十九使用cv2.bitwise()系列函数实现图像按位运算-CSDN博客

python学opencv|读取图像五十使用addWeighted()函数实现图像加权叠加效果-CSDN博客

这些方式都是实现图片的整体叠加如果有时候想实现局部覆盖就需要新的方法这就是本文的学习目标。

实现局部覆盖本质上是改变了图像局部像素点上的BGR值所以从更改BGR值的角度这个目标可行。

首先引入一张图像然后从另一个图像里截取部分图像的BGR值形成第三个图再把第三个图盖到第一个图像上就可以。

【3】代码测试

代码引入了两个图像srcx.png和srcp.png并且对图像的基本属性进行了读取。

#截取部分图像

srcp0srcp[int(0.5*rowsp):int(0.8*rowsp),int(0.2*colsp):int(0.6*colsp),:]

rowsp0,colsp0,cansp0srcp0.shape

#读取图像属性

srcx[int(0.5*rowsx):int(0.5*rowsx)rowsp0,int(0.26*colsx):int(0.26*colsx)colsp0,:]srcp0

然后直接输出图像

由图4可见截取图像BGR覆盖叠加第一张图像后获得的srcx0.png

读取图像属性值

图5展示的图像基本属性值给出了第一张初始图像srcx.png和第二张初始图像srcp.png的像素值之外还给出了截取图像srcp0.png的像素值。

【4】细节说明

a.应保证像素其实点保持一致如行的起始都是0.5*rows列的起始都是0.25*cols因为只有这样才能保证BGR覆盖的区域和截取的图像等大

import

print(srcp的图像属性为,srcp.shape)#截取部分图像

srcp0srcp[int(0.5*rowsp):int(0.8*rowsp),int(0.2*colsp):int(0.6*colsp),:]

rowsp0,colsp0,cansp0srcp0.shape

#读取图像属性

print(srcp0的图像属性为,srcp0.shape)#srcx的部分像素点BGR值被srcp0覆盖

srcx[int(0.5*rowsx):int(0.5*rowsx)rowsp0,int(0.26*colsx):int(0.26*colsx)colsp0,:]srcp0#显示和保存图像

cv.imshow(srcx,srcx)

掌握了使用pythonopencv使用BGR值覆盖的方式实现图像叠加效果的技巧。