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[OpenCV] 산술 연산 본문
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
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