이것은 이미지 추가이지만 이미지에 다른 가중치가 주어지기 때문에 블렌딩이나 투명성을 부여합니다. 이미지는 아래의 방정식에 따라 추가됩니다.
g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)
\alpha$$ 값을 0에서 1로 변경하면서 이미지간에 멋진 전환을 수행 할 수 있습니다.
섞기 위해 두 개의 이미지를 사용했습니다. 첫 번째 이미지에는 0.7의 가중치가 부여되고 두 번째 이미지에는 0.3이 주어집니다. cv2.addWeighted()는 이미지에 다음 방정식을 적용합니다.
아래의 결과를 확인하십시오:

> 두 이미지의 사이즈가 동일해야 합니다.
## 비트 연산
여기에는 비트 AND, OR, NOT 및 XOR 연산이 포함됩니다. 그들은 직사각형이 아닌 ROI 등을 정의하고 작업하면서 이미지의 어떤 부분을 추출하는 동안 매우 유용 할 것입니다 (아래 장에서 보게 될 것입니다). 아래에서는 이미지의 특정 영역을 변경하는 방법에 대한 예제를 보도록 하겠습니다.
OpenCV 로고를 이미지 위에 올려 놓고 싶습니다. 두 개의 이미지를 추가하면 색이 바뀝니다. 그것을 섞으면 투명한 효과를 얻습니다. 그러나 나는 그것을 불투명하게 하고 싶다. 직사각형 영역이라면 마지막 장에서했던 것처럼 ROI를 사용할 수 있습니다. 그러나 OpenCV 로고는 직사각형이 아닙니다. 그래서 아래와 같이 bitwise 연산으로 할 수 있습니다:
# I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI rows, cols, channels = img2.shape print(rows, cols, channels) # 222 180 3
roi = img1[0:rows, 0:cols]
# Now create a mask of logo and create its inverse mask also img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# Now black-out the area of logo in ROI img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
# Take only region of logo from logo image. img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)
# Put logo in ROI and modify the main image dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg) img1[0:rows, 0:cols] = dst
아래 결과를 보십시오. 왼쪽 이미지는 우리가 만든 마스크를 보여줍니다. 오른쪽 이미지는 최종 결과를 보여줍니다. 이해를 돕기 위해 위의 코드에서 모든 중간 이미지, 특히 img1bg 및 img2fg를 표시하십시오.



## 연습 문제
cv2.addWeighted 함수를 사용하여 폴더에 있는 이미지간에 부드러운 전환이 슬라이드 쇼 만들기
## 출처
- https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_core/py_image_arithmetics/py_image_arithmetics.html
<script src="https://gist.github.com/jacegem/60ce233cf6adaa7a385233e1f164ed13.js"></script>
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