本文介绍了python+opencv像素的加减和加权操作的实现,分享给大家。
# 目标: # 1、在图像上进行算术操作,如加减以及按位操作 # 2、将会学会使用cv2.add(),cv2.addWeights() # 参考网站:https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_core/py_image_arithmetics/py_image_arithmetics.html#image-arithmetics import numpy as np import cv2 # 两种方法进行图像的加操作: # 1、利用opencv的函数 # 2、利用numpy中的操作 # 这两个操作有些不同 # opencv中超出后并不会溢出,只会变成最大值(255),但numpy会溢出。 x = np.uint8([250]) y = np.uint8([10]) print(cv2.add(x,y))# 输出255 print(x+y)#输出4,因为发生溢出 ### 总结:可见使用cv2的加法更加好一些,以免发生溢出现象。 # 两张图像按权重进行相加融合 # 这里有两张图片,一张是cat,一张是dog。将两者相加,前者权重0.3,后者0.7 img1 = cv2.imread('cat.jpg') img2 = cv2.imread('dog.jpg') # 注意两个图片需要相同的尺寸,否则无法进行相加或融合操作 img = cv2.addWeighted(img1, 0.3, img2, 0.7, 0) # 其中最后一个0,表示两个图像相加后的常数值,这里设置为0 cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
图像的算术运算,需要保证两幅图片的大小一致,否则会出错。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月09日
2024年11月09日
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