python+opencv图像处理（七）

图像相减

图像可以做加法，当然也可以做减法，还可以做乘除法呢，这叫图像的四则运算。

本篇介绍两幅图像相减，以及使用加减法进行图像亮度增强。

图像相减的用处也比较多，比如视频中，要知道上一时刻和下一时刻同一场景中有什么不同，可直接相减。图像相减在医学里用得比较多，将病者的图像与正常人的图像一减，就知道多长了个什么了。。。

生命可贵，且行且珍惜。。。

------------------------------------我是分呀分割线

1、-法

这个比较简单，因为它是按照同一位置的两个像素值去减，只是做减法时要注意，轻易相减会引起<0的问题，用-号来减时，它是去%255得到的值来替代。

如下图，左图是上篇用加法相加得到的结果图。中间是原本组合成的一张图像。右图是前两图用-号相减得到的结果图，看起来是不是够乱...

import cv2 as cv

img1=cv.imread("E:/image/jiaresult.jpg")

img2=cv.imread("E:/image/add1.jpg")

img=img1-img2

cv.imshow("img1",img1)

cv.imshow("img2",img2)

cv.imshow("img",img)

所以，很多时候，需要自己对运算结果来进行划分。

彩色图像比较麻烦，所以我做了灰度图像的，当结果<0时，赋值为0。结果如下。

import cv2 as cv

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img1=cv.imread("E:/image/jiaresult.jpg",0)

img2=cv.imread("E:/image/add1.jpg",0)

img=np.zeros(img1.shape)

w,h=img1.shape

for i in range(w):

for j in range(h):

if int(img1[i][j])-int(img2[i][j])<0:

img[i][j]=0

else:

img[i][j]=int(img1[i][j])-int(img2[i][j])

cv.imshow("img1",img1)

cv.imshow("img2",img2)

cv.imshow("img",img)

2、subtract（）相减

这是opencv自带的函数，当相减的值<0时，它会自动赋值为0.

如下图所示，右图即为结果图，可看到，背景部分，由于全是白色，255-255以后变成了0，所以图中背景部分全为0.其余部分根据相减的结果显示出来，至少，还是有个形状在了。

其代码如下：

import cv2 as cv

img1=cv.imread("E:/image/jiaresult.jpg")

img2=cv.imread("E:/image/add1.jpg")

img=cv.subtract(img2,img1)

cv.imshow("img1",img1)

cv.imshow("img2",img2)

cv.imshow("img",img)

如果反过来，用subtract(img2,img1)，得到的结果是不一样的，如下图所示。

3、利用图像加减法进行图像强度增强

对一幅图像，是可以对其进行亮度的提升和降低的，方法有很多，加减即为其中最简单的一种。

例下图所示：

用加法可使图像变亮。

下图，用减法，使图像变暗。