目录

前言

一、加

1、介绍

2、API

3、代码实战

二、减

1、介绍

2、API

3、代码实战

三、乘

1、介绍

2、API

3、代码实战

四、除

1、介绍

2、API

3、代码实战

五、原图与掩膜图像的加减乘除

前言

要说这加减乘除，大家肯定不陌生，从小学学数学开始，我们就接触了这四个基本的四则运算。那图像的加减乘除又是什么呢？它能实现什么样的效果呢？让我们走进今天的文章，来学习一下吧！

一、加

1、介绍

我们从加说起：

加实现了计算两个数组或一个数组和一个scalar的每个元素的和的功能。

输入数组和输出数组都可以具有相同或不同的深度。例如，可以将16位无符号数组添加到8位有符号数组，并将总和存储为32位浮点数组。输出数组的深度由dtype参数确定。在上面的第二和第三种情况下，以及在第一种情况下，当两个输入图像的深度相同时，可以将dtype设置为默认值-1。这时候，输出图像和输入图像的深入相同。

2、API

加的API如下：

 void add(InputArray src1,          InputArray src2,          OutputArray dst,         InputArray mask = noArray(),          int dtype = -1 );

具体的参数如下：

（1）InputArray类型的src1 ，第一个输入数组或scalar。

（2）InputArray类型的src2 ，第二个输入数组或scalar。

（3）OutputArray类型的dst ，输出图像，图像的尺寸、通道数和输入图像相同。

（4）InputArray类型的mask，可选操作掩码-8位单通道数组，指定要更改的输出数组元素。

（5）int类型的dtype，输出数组的可选深度。

3、代码实战

我们使用两个图像来做一下实战。

  Mat ZWJ = imread("./image/YT_ZWJ1.png");  Mat ZM = imread("./image/YT_ZM1.png");      if (!ZWJ.data && !ZM.data)  {   cout << "ERROR : could not load image.n";   return -1;  }  imshow("张无忌", ZWJ);  imshow("赵敏", ZM);   Mat YT_new;   add(ZWJ, ZM, YT_new);   imshow("倚天屠龙记-add", YT_new);

得到的结果如下，左边的两幅图是原图，后面的图是利用前两幅图加得到的。

我想大家应该还记得我们之前讲到的图像混合，如果我们使用图像混合得到的结果是什么样的呢？

二、减

1、介绍

讲完加，自然就应该说一下减：

减实现了计算两个数组或一个数组和一个scalar的每个元素的差的功能。

减法和加法只是加减运算不同，其他都是一样的。让我们走进API看一下吧

2、API

减的API如下：

 void subtract(InputArray src1,          InputArray src2,          OutputArray dst,         InputArray mask = noArray(),          int dtype = -1 );

具体的参数如下：

（1）InputArray类型的src1 ，第一个输入数组或scalar。

（2）InputArray类型的src2 ，第二个输入数组或scalar。

（3）OutputArray类型的dst ，输出图像，图像的尺寸、通道数和输入图像相同。

（4）InputArray类型的mask，可选操作掩码-8位单通道数组，指定要更改的输出数组元素。

（5）int类型的dtype，输出数组的可选深度。

3、代码实战

我们使用两个图像来做一下实战。

  Mat ZWJ = imread("./image/YT_ZWJ1.png");  Mat ZM = imread("./image/YT_ZM1.png");      if (!ZWJ.data && !ZM.data)  {   cout << "ERROR : could not load image.n";   return -1;  }  imshow("张无忌", ZWJ);  imshow("赵敏", ZM);   Mat YT_new;   subtract(ZWJ, ZM, YT_new);   imshow("倚天屠龙记-subtract", YT_new);

得到的结果如下，左边的两幅图是原图，后面的图是利用前两幅图加得到的。

因为后面的图片是被减的，所以在最终图像上，会取反（255减原值）。

三、乘

1、介绍

第三个要说明的是乘：

乘实现了计算两个数组的按元素缩放的乘积的功能。

两个数组相乘，对应位置上的元素相乘，得到该位置上的值。

2、API

乘的API如下：

 void multiply(InputArray src1,          InputArray src2,          OutputArray dst,         double scale = 1,         int dtype = -1 );

具体的参数如下：

（1）InputArray类型的src1 ，第一个输入数组或scalar。

（2）InputArray类型的src2 ，第二个输入数组或scalar，尺寸和类型要与src1一致。

（3）OutputArray类型的dst ，输出图像，尺寸和类型要与src1一致。

（4）double类型的scale，可选比例因子。

（5）int类型的dtype，输出数组的可选深度。

3、代码实战

我们使用两个图像来做一下实战。

  Mat ZWJ = imread("./image/YT_ZWJ1.png");  Mat ZM = imread("./image/YT_ZM1.png");      if (!ZWJ.data && !ZM.data)  {   cout << "ERROR : could not load image.n";   return -1;  }  imshow("张无忌", ZWJ);  imshow("赵敏", ZM);   Mat YT_new;   multiply(ZWJ, ZM, YT_new, 0.05);   imshow("倚天屠龙记-multiply", YT_new);

得到的结果如下，左边的两幅图是原图，后面的图是利用前两幅图加得到的。

大家能够发现，我们使用了一个较小的比例因子，这是因为图像中最大的像素为255，而一幅图像中很常见像素值比较大，相乘就会超过255，最后导致整个图像就是几乎全白的，没有太大研究的意义，所以我们要添加一个比例因子，让其按比例缩放，就能看到更加真实的效果了。

四、除

1、介绍

最后要讲的就是除：

除实现了计算执行两个数组或标量按数组的每个元素的除法的功能。

在除中，要考虑的问题如下：

首先，除法可能是一个float数据和Mat的除，这个时候，计算的是float和Mat中每个数值的除；如果是两个Mat除，那就是对应位置做除法。

其次，除数Mat中可能会存在0，这个位置求出的值直接取零。

根据上面第一点，我们就能知道，有两种计算情况，那在实现中，会有两个除函数。

2、API

除的API如下：

 void divide(InputArray src1,          InputArray src2,          OutputArray dst,         double scale = 1,         int dtype = -1 );  void divide(double scale,          InputArray src2,                                  OutputArray dst,          int dtype = -1 );

具体的参数如下：

（1）InputArray类型的src1 ，第一个输入数组或scalar。

（2）InputArray类型的src2 ，第二个输入数组或scalar，尺寸和类型要与src1一致。

（3）OutputArray类型的dst ，输出图像，尺寸和类型要与src1一致。

（4）double类型的scale，scalar因子。

（5）int类型的dtype，输出数组的可选深度。

3、代码实战

我们使用两个图像来做一下实战。

  Mat ZWJ = imread("./image/YT_ZWJ1.png");  Mat ZM = imread("./image/YT_ZM1.png");      if (!ZWJ.data && !ZM.data)  {   cout << "ERROR : could not load image.n";   return -1;  }  imshow("张无忌", ZWJ);  imshow("赵敏", ZM);   Mat YT_new;   divide(ZWJ, ZM, YT_new,100);  imshow("倚天屠龙记-divide", YT_new);   divide(10000, ZWJ, YT_new);  imshow("张无忌-divide", YT_new);  divide(10000, ZM, YT_new);  imshow("赵敏-divide", YT_new);

得到的结果如下：

五、原图与掩膜图像的加减乘除

如果我们有一幅图像，我们先做掩膜操作，然后计算原图像与其掩膜图像的加减乘除，看一下效果吧！

  Mat YT = imread("./image/YiTian1.jpg");  if (!YT.data)  {   cout << "ERROR : could not load image.n";   return -1;  }  imshow("倚天屠龙记", YT);   Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1,  0,            -1,  5, -1,            0, -1,  0);  Mat YT_mask;  filter2D(YT, YT_mask, YT.depth(), kernel);  imshow("倚天屠龙记-mask", YT_mask);   Mat YT_new;   add(YT, YT_mask, YT_new);  imshow("倚天屠龙记-add", YT_new);   subtract(YT, YT_mask, YT_new);  imshow("倚天屠龙记-subtract", YT_new);   multiply(YT, YT_mask, YT_new, 0.01);  imshow("倚天屠龙记-multiply", YT_new);   divide(YT, YT_mask, YT_new, 100);  imshow("倚天屠龙记-divide", YT_new);

得到的结果如下。