一、图像相加、相减、相乘与相除的实现

看完了数字图像处理后，从头开始使用opencv进行相关内容的实现，使用的环境是VS2013+OpenCV2.4.9

1.图像的加运算

加运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相加。主要有两种用途，一种是消除图像的随机噪声，主要做是讲同一场景的图像进行相加后再取平均；另一种是用来做特效，把多幅图像叠加在一起，再进一步进行处理。

对于灰度图像，因为只有单通道，所以直接进行相应位置的像素加法即可，对于彩色图像，则应该将对应的颜色的分量分别进行相加。

通常来将，两幅或多幅相加的图像的大小和尺寸应该相同。

以下为代码部分，使用了两种方法进行实现，一是使用迭代器进行图像的遍历进行相加，另一种是使用OpenCV中的addWeighted函数进行线性相加。

//本程序实现将两张尺寸相同的图像进行相加//在对像素进行操作时，使用的时迭代器的方法//2017-02-18#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace cv;using namespace std; int main(){	Mat img1, img2, result1;	img1 = imread("1234.jpg");	img2 = imread("2345.jpg");	result1 = img1.clone();	Mat_<Vec3b>::iterator it = result1.begin<Vec3b>();	//result1初始位置的迭代器	Mat_<Vec3b>::iterator itend = result1.end<Vec3b>();	//result1终止位置的迭代器	Mat_<Vec3b>::iterator it1 = img1.begin<Vec3b>();   //img1初始迭代器	Mat_<Vec3b>::iterator it2 = img2.begin<Vec3b>();	//img2初始迭代器	//进行遍历	for (; it != itend; it++)	{		(*it)[0] = ((*it1)[0] + (*it2)[0]) /2;		(*it)[1] = ((*it1)[1] + (*it2)[1]) /2;		(*it)[2] = ((*it1)[2] + (*it2)[2]) /2;		it1++;		it2++;	}	namedWindow("原图1",1);	imshow("原图1", img1);	namedWindow("原图2", 0);	imshow("原图2", img2);	namedWindow("相加后的图像",0);	imshow("相加后的图像", result1);	Mat result2 = result1.clone();	addWeighted(img1, 1, img2, 1, 0,result2);	namedWindow("addWeighted");	imshow("addWeighted", result2);	waitKey();	return 0;}
运行结果为：
2.图像相减
减法运算就是两幅图像见对象像素的灰度值或彩色分量进行相减，它可以用于目标检测，程序实现还是使用两种方法。
以下为程序部分
//本程序实现两个尺寸相同的图像进行相减的操作//分别使用遍历像素的方法和addWeighted的方法#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;uchar toZero(uchar a);//置零函数，小于零则为0int main(){	Mat imag1, imag2, result1, result2;	imag1 = imread("2345.jpg");	imag2 = imread("1234.jpg");	result1 = imag1.clone();	result2 = imag2.clone();		int rowNumber = result1.rows;	int colNumber = result1.cols;	for (int i = 0; i < rowNumber; i++)	{		for (int j = 0; j < colNumber; j++)		{			result1.at<Vec3b>(i, j)[0] = toZero(imag1.at<Vec3b>(i, j)[0] - imag2.at<Vec3b>(i, j)[0]);			result1.at<Vec3b>(i, j)[1] = toZero(imag1.at<Vec3b>(i, j)[1] - imag2.at<Vec3b>(i, j)[1]);			result1.at<Vec3b>(i, j)[2] = toZero(imag1.at<Vec3b>(i, j)[2] - imag2.at<Vec3b>(i, j)[2]);		}	}	//addWeighted方法进行图像相减	addWeighted(imag1, 1, imag2, -1, 0,result2);	imshow("原图1", imag1);	imshow("原图2", imag2);	imshow("result1", result1);	imshow("addWeighted", result2);	waitKey();	return 0;}uchar toZero(uchar a){	if (a < 0)		return 0;	else		return a;}
运行结果为：
result1貌似有问题，需要进一步进行检查。
3.图像相乘
图像的乘法运算就是将两幅图像对应的灰度值或彩色分量进行相乘。
乘运算的主要作用是抑制图像的某些区域，掩膜值置为1，否则置为0。乘运算有时也被用来实现卷积或相关的运算。
以下为相关程序代码。
//图像的乘运算。//将两幅图像对应的灰度值或彩色分量进行相乘。#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){	Mat imag1, imag2, result;	imag1 = imread("1234.jpg");	imag2 = imread("2345.jpg");	result = imag1.clone();	int rowNumber = result.rows;	int colNumber = result.cols;	for (int i = 0; i < rowNumber; i++)	{		for (int j = 0; j < colNumber; j++)		{			result.at<Vec3b>(i, j)[0] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[0] * imag2.at<Vec3b>(i, j)[0]) % 256;			result.at<Vec3b>(i, j)[1] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[1] * imag2.at<Vec3b>(i, j)[1]) % 256;			result.at<Vec3b>(i, j)[2] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[2] * imag2.at<Vec3b>(i, j)[2]) % 256;		}	}	imshow("原图1", imag1);	imshow("原图2", imag2);	imshow("相乘后的图像", result);	waitKey();	return 0;}实验的结果如下：
4.图像相除
图像除运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相除。
简单的出运算可以用于改变图像的灰度级
以下为代码部分
//图像的除法运算//就是讲两幅图像的对应像素的灰度值或彩色分量进行相除。//简单的除运算可以用来改变图像的灰度级。#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){	Mat imag1, imag2, result;	imag2 = imread("1234.jpg");	imag1 = imread("2345.jpg");	result = imag1.clone();	int rowNumber = result.rows;	int colNumber = result.cols;	for (int i = 0; i < rowNumber; i++)	{		for (int j = 0; j < colNumber; j++)		{			result.at<Vec3b>(i, j)[0] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[0] * 1.0) / imag2.at<Vec3b>(i, j)[0];			result.at<Vec3b>(i, j)[1] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[1] * 1.0) / imag2.at<Vec3b>(i, j)[1];			result.at<Vec3b>(i, j)[2] = (imag1.at<Vec3b>(i, j)[2] * 1.0) / imag2.at<Vec3b>(i, j)[2];		}	}	imshow("原图1", imag1);	imshow("原图2", imag2);	imshow("相除后的图像", result);	waitKey();	return 0;}