引言

在数字图像处理与计算机视觉的领域中，图像合成占据着不可或缺的地位。它是一种关键技术，能将多个图像或图像的特定部分巧妙地融合在一起，从而创造出令人惊叹的全新视觉效果。在众多工具中，OpenCV库中的cv2.add()函数与‘+’运算符是实现图像合成的两大常用工具。那么，它们之间有何区别呢？接下来，我们将深入探索这两个工具，以帮助您更好地理解它们在图像合成中的独特作用。

需求场景

现有一灰度图像，需求是为该图像增加亮度。

原始灰度图像

预期目标图像

解决方案

不建议的方案——“+”运算符

假设我们需要为原始灰度图像的亮度整体提升88，那么利用“+”运算符的源码如下：

import cv2

img_path = r"D:\pycharmproject\python_project\lena.jpg"
img = cv2.imread(img_path, 0) # 以灰度图像格式读取图像
l_value = 88 # 欲增加的亮度值
img = img + l_value # 利用“+”运算符进行亮度增强操作
cv2.imshow('lena', img)
cv2.waitKey(0)

运行结果

从结果可以看出，某些区域的亮度比【增强亮度前】更低

原因分析

由于cv2.imread()函数读取图像的数据格式是无符号8位整数(uint8)，所以其数值范围是[0，255]。当应用“+”号运算符为原图增强亮度时，“+”的运算逻辑如下：
$$a+b=\{\begin{array}{l}a+b,a+b\le 255\\ mod(a+b,256),a+b>255\end{array}\text{\hspace{1em}(1)}$$
即如果原图某个像素值a=200，而欲增强的亮度值为b=88，则“+"的运算结果并不是a + b = 288, 而是288 % 256 = 32(可以利用a的数据格式是uint8的信息协助理解)

建议的方案——cv2.add()方法

源码如下：

import cv2

img_path = r"D:\pycharmproject\python_project\lena.jpg"
img = cv2.imread(img_path, 0) # 以灰度图像格式读取图像
l_value = 88 # 欲增加的亮度值
img = cv2.add(img, l_value) # 利用cv2.add()方法进行亮度增强操作
cv2.imshow('lena', img)
cv2.waitKey(0)

运行结果

从结果来看，没有出现某些区域的亮度比【增强亮度前】更低的现象。

结果分析

当应用cv2.add()方法为原图增强亮度时，其运算逻辑如下：
$$a+b=\{\begin{array}{l}a+b,a+b\le 255\\ 255,a+b>255\end{array}\text{\hspace{1em}(1)}$$
即如果原图某个像素值a=200，而欲增强的亮度值为b=88，则cv2.add()方法的运算结果并不是a + b = 288, 而是255(相加结果超过255，一律取255)。

小结

经过上述分析，当需要对一张图像进行亮度增强或者对两幅图像进行叠加操作时，相比于“+”运行符，cv2.add()方法是更为安全的方案。

结束语

• 亲爱的读者，感谢您花时间阅读我们的博客。我们非常重视您的反馈和意见，因此在这里鼓励您对我们的博客进行评论。
• 您的建议和看法对我们来说非常重要，这有助于我们更好地了解您的需求，并提供更高质量的内容和服务。
• 无论您是喜欢我们的博客还是对其有任何疑问或建议，我们都非常期待您的留言。让我们一起互动，共同进步！谢谢您的支持和参与！
• 我会坚持不懈地创作，并持续优化博文质量，为您提供更好的阅读体验。
• 谢谢您的阅读！