【OpenCV 完整例程】21. 影像的疊加

21. 影像的疊加

兩張影像直接進行加法運算后影像的顏色會改變，通過加權加法實作影像混合后影像的透明度會改變，都不能實作影像的疊加，

實作影像的疊加，需要綜合運用影像閾值處理、影像掩模、位操作和影像加法的操作，

我們以 Lena 影像疊加 CVlogo 為例，討論影像疊加的思路和步驟：

1. 確定影像疊加位置，將 Lena 影像中的疊加位置裁剪出來，使疊加影像的尺寸相同；
2. 對前景影像進行二值化處理，生成黑白掩模影像 mask（LOGO區域黑色遮蓋）及其反轉掩模影像 maskInv （LOGO區域白色開窗）；
3. 以黑白掩模 mask（LOGO區域黑色遮蓋）作為掩模，對背景影像（Lena裁剪圖）進行位操作，LOGO區域遮蓋為黑色，其它區域保持不變，得到疊加背景影像 img1BG；
4. 以反轉掩模 maskInv（LOGO區域白色開窗）作為掩模，對前景影像（CVlogo）進行位操作，LOGO區域保持不變，其它區域遮蓋為黑色，得到疊加前景影像 img2FG；
5. 背景影像 img1BG 和 前景影像 img2FG 通過 cv2.add 加法運算，得到裁剪部分的疊加影像；
6. 用疊加影像替換Lena 影像中的疊加位置，得到Lena 疊加 CVlogo 的影像，

基本例程：1.30 影像的疊加

    # 1.30 影像的疊加

    img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 讀取彩色影像(BGR)
    img2 = cv2.imread("../images/logoCV.png")  # 讀取 CV Logo

    x, y = (0, 10)  # 影像疊加位置
    W1, H1 = img1.shape[1::-1]
    W2, H2 = img2.shape[1::-1]
    if (x + W2) > W1: x = W1 - W2
    if (y + H2) > H1: y = H1 - H2
    print(W1,H1,W2,H2,x,y)
    imgROI = img1[y:y+W2, x:x+H2]  # 從背景影像裁剪出疊加區域影像

    img2Gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # img2: 轉換為灰度影像
    ret, mask = cv2.threshold(img2Gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 轉換為二值影像，生成遮罩，LOGO 區域黑色遮蓋
    maskInv = cv2.bitwise_not(mask)  # 按位非(黑白轉置)，生成逆遮罩，LOGO 區域白色開窗，LOGO 以外區域黑色

    # mask 黑色遮蓋區域輸出為黑色，mask 白色開窗區域與運算（原影像素不變）
    img1Bg = cv2.bitwise_and(imgROI, imgROI, mask=mask)  # 生成背景，imgROI 的遮罩區域輸出黑色
    img2Fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=maskInv)  # 生成前景，LOGO 的逆遮罩區域輸出黑色
    # img1Bg = cv2.bitwise_or(imgROI, imgROI, mask=mask)  # 生成背景，與 cv2.bitwise_and 效果相同
    # img2Fg = cv2.bitwise_or(img2, img2, mask=maskInv)  # 生成前景，與 cv2.bitwise_and 效果相同
    # img1Bg = cv2.add(imgROI, np.zeros(np.shape(img2), dtype=np.uint8), mask=mask)  # 生成背景，與 cv2.bitwise 效果相同
    # img2Fg = cv2.add(img2, np.zeros(np.shape(img2), dtype=np.uint8), mask=maskInv)  # 生成背景，與 cv2.bitwise 效果相同
    imgROIAdd = cv2.add(img1Bg, img2Fg)  # 前景與背景合成，得到裁剪部分的疊加影像
    imgAdd = img1.copy()
    imgAdd[y:y+W2, x:x+H2] = imgROIAdd  # 用疊加影像替換背景影像中的疊加位置，得到疊加 Logo 合成影像

    plt.figure(figsize=(9,6))
    titleList = ["1. imgGray", "2. imgMask", "3. MaskInv", "4. img2FG", "5. img1BG", "6. imgROIAdd"]
    imageList = [img2Gray, mask, maskInv, img2Fg, img1Bg, imgROIAdd]
    for i in range(6):
        plt.subplot(2,3,i+1), plt.title(titleList[i]), plt.axis('off')
        if (imageList[i].ndim==3):  # 彩色影像 ndim=3
            plt.imshow(cv2.cvtColor(imageList[i], cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 彩色影像需要轉換為 RGB 格式
        else:  # 灰度影像 ndim=2
            plt.imshow(imageList[i], 'gray')
    plt.show()
    cv2.imshow("imgAdd", imgAdd)  # 顯示疊加影像 imgAdd
    key = cv2.waitKey(0)  # 等待按鍵命令

例程說明 1.30：

• 本例程實作影像的疊加，中間程序影像如上圖所示，最終的疊加影像如下圖所示，
• 影像疊加所涉及的操作步驟較多，建議將上文的步驟說明與程式、中間程序影像相互對照進行閱讀，
• 使用位操作生成前景 img1Bg 時，使用掩模影像 mask 對 imgROI 與 imgROI 進行 “與操作”，而不是直接對 mask 與 imgROI 進行操作，是因為 mask 為灰度影像而 imgROI 為彩色影像，不能直接進行加法或位操作，
• 使用位操作生成前景、背景影像時，遮罩區域以外 imgROI 與 imgROI 進行 “自與操作”，如果用 “自或操作” （參見程式注釋陳述句）的效果也是相同的，此處甚至也可以用加法操作 cv2.add 實作（參見程式注釋陳述句），但位操作的運算速度更快，
• 函式 threshold() 將灰度影像轉換為二值影像（Binarization），只有黑白兩色，該方法通過固定閾值 thresh 處理影像，將像素點的灰度值設為 0 或 255，

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Python 大白從零開始 OpenCV 學習課-1.安裝與環境配置
Python 大白從零開始 OpenCV 學習課-2.影像讀取與顯示
Python 大白從零開始 OpenCV 學習課-3.影像的創建與修改
Python 大白從零開始 OpenCV 學習課-4.影像的疊加與混合