使用工具Python3.5 使用包cv2，numpy 涉及函数cv2.add() ,cv2.addWeighted() 1.图像加法 使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算，也可以直接使用numpy，res=img1+img2.两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以是一个简单的标量值。 openCV的加法是一种饱和操作，而numpy的加法是一种模操作。 ~~~ x=np.uint8([250]) y=np.uint8([10]) print(cv2.add(x,y))#250+10=260>=255 #结果为[[255]] print (x+y)#250+10=260%255=4 #结果为[4] ~~~ OpenCV的结果会更好，so尽量使用OpenCV中的函数 2.图像混合 这也是加法，不同的是两幅图像的权重不同，这会给人一种混合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下： g(x) = (1−α)f0 (x)+αf1 (x) 通过修改α的值（0-->1）,可以实现很酷的混合。 例：将两幅图像混合，第一幅权重为0.7.第二幅权重为0.3。函数cv2.addWeighed()可以按下面的公式对图片进行混合。 dst = α·img1 + β·img2+γ 这里γ的取值为0. ~~~ import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('45.jpg') img2=cv2.imread('messigray.png') dst = cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ~~~ 以下是运行结果：  3.按位运算 这里包括按位操作有：AND，OR，NOT，XOR等，当我们提取图像的一部分，选择非矩形ROI时，会很有用（下章）。下面进行如何改变一幅图的特定区域。 ~~~ import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('45.jpg') img2=cv2.imread('messigray.png') # I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI rows,cols,channels = img2.shape 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,175,255,cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # Now black-out the area of logo in ROI #取ROI中与mask中不为零的值对应的像素的值，其让值为0 。 #注意这里必须有mask=mask或者mask=mask_inv，其中mask=不能忽略 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask=mask) #取roi中与mask_inv中不为零的值对应的像素的值，其他值为0 # Take only region of logo from logo image. img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask=mask_inv) # Put logo in ROI and modify the main image dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows,0:cols] =dst cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ~~~ 需要自己找图练习。