技术标签: 老猿Python python 计算机视觉 编程语言 OpenCV-Python图形图像处理 opencv 图形图像处理
在《OpenCV-Python图像乘法运算cv2.multiply函数详解及像素值溢出归一化处理》详细介绍了OpenCV-Python的乘法运算,本文将介绍图像乘法的逆运算图像除法。
对于两个图像矩阵A、B来说:
OpenCV两个图像矩阵的除法计算方法如下:
divide(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)
对比乘法语法,除法语法的参数完全相同,OpenCV手册介绍的除法相关语法内容解读如下:
图像除法使用场景中,关于src1和src2两个输入数据与乘法一样,在OpenCV文档中说明是二者必须大小和类型相同,没有说可以其中一个为标量,经老猿实际验证和乘法一样可以使用四元组,其他方面包括scale的使用等都一样,具体可以参考在OpenCV-Python图像乘法运算cv2.multiply函数详解及像素值溢出归一化处理》中的介绍,因此下面介绍只介绍两个真正图像相除的场景。
查阅相关资料介绍,两个图像相除可以用于纠正由于照明或传感器的非均匀性造成的图像灰度阴影,还可用于产生比率图像。关于这两个用途老猿暂时还没有理解,也未查到实例。但老猿做了个测试,两个近似图像相除也可以用于发现二者的差异。下面举例来介绍一下:
下面为两张图片shape1.png和shape2.png:
这两张图片大小完全一致,只是有局部在形状或颜色不同。
使用如下代码进行除法处理:
import numpy as np
import cv2
def main():
img1 = cv2.imread(r'F:\pic\shape1.png').astype(np.float32)
img2 = cv2.imread(r'F:\pic\shape2.png').astype(np.float32)
img1DivImg2 = cv2.divide(img1, img2)
img2DivImg1 = cv2.divide(img2, img1)
imgNormalize1 = cv2.normalize(img1DivImg2,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
imgNormalize2 = cv2.normalize(img2DivImg1, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # opencv归一化处理
cv2.imshow('shape1', img1.astype(np.uint8))
cv2.imshow('shape2', img2.astype(np.uint8))
cv2.imshow('img1DivImg2', img1DivImg2.astype(np.uint8))
cv2.imshow('imgNormalize1', imgNormalize1.astype(np.uint8))
cv2.imshow('imgNormalize2', imgNormalize2.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
main()
运行结果截图:
上面图片中下面两张是原图,上面第一张为shape1.png除shape2.png后进行归一化处理的结果,上面第二张为shape2.png除shape1.png后进行归一化处理的结果,上面第三张为shape1.png除shape2.png未进行归一化处理的结果。
关于图像除法的使用上有如下三点需要注意:
本文详细介绍了OpenCV-Python图像除法运算cv2.divide函数的语法,divide函数的语法与乘法的multiply函数基本相同,二者在使用场景上也相同。图像的除法与乘法一样可以调节图像的明亮度,图像间的除法则与减法一样可以发现图像的异同点,只是使用上存在些限制,一般情况下效果也没有减法那么好。
更多OpenCV-Python的介绍请参考专栏《OpenCV-Python图形图像处理 》
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