[OpenCV] 산술 연산

1. add

saturate 연산이 사용되어 포화된 값을 변환시켜 준다

 - 최대가 255, 최소가 0

 - 최대 밝기 이상인 경우 255로 변환

 - 최소 밝기 이하인 경우 0으로 변환

cv2.add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) -> dst

 - src1: 첫번째 영상 or 스칼라

 - src2: 두번째 영상 or 스칼라

 - dst: 덧셈 연산 결과 영상

 - mask

 - dtype: 출력 영상 타입:  ex) cv2.CV_8U, cv2.CV_32F ...

               * src의 영상 타입이 다른 경우 출력 영상의 타입을 지정해주어야 한다

               * numpy 자료형이 아닌 opencv의 자료형을 사용해야 한다

2. weighted sum

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst=None, dtype=None) -> dst

 - src1: 첫번째 영상 or 스칼라

 - alpha: 첫번째 영상 가중치

 - src2: 두번째 영상 or 스칼라

 - beta: 두번째 영상 가중치

 - gamma: 결과 영상에 추가적으로 더할 값

 - dst: 반환할 출력 영상

 - dtype: 출력 영상(dst)의 타입 지정

 

dst를 입력으로 받지 않고 보통 반환되는 dst를 사용

3. subtract

cv2.subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) -> dst

 - src1: 첫번째 영상 or 스칼라

 - src2: 두번째 영상 or 스칼라

 - dst: 반환할 출력 영상

 - mask

 - dtype: 출력 영상(dst)의 타입 지정

 

add 연산과 다르게 subtract 연산은 src1과 src2의 순서에 따라 결과가 달라지게 된다

4. abs

cv2.absdiff(src1, src2, dst=None) -> dst

* 두 영상의 차이점을 확인하기 위한 용도로 사용

* src의 순서가 상관없음