详解在Python中把一个图像叠加在另一个图像上

在Python中把一个图像叠加在另一个图像上的过程中，可以用OpenCV库来实现。具体步骤如下：

1.读取原图和覆盖图

import cv2

# 读取原图和覆盖图
img1 = cv2.imread("image1.png")
img2 = cv2.imread("image2.png")

2.确定图像叠加的位置

# 确定图像叠加的位置
rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols]

这里img2的大小要小于img1，才能在img1的特定区域上叠加。rows, cols, channels = img2.shape得到img2的行、列和通道数，然后利用这些值，从img1中选取与img2大小相同的区域作为覆盖区域roi。

3.制作蒙版

# 制作蒙版
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

在将图像叠加时，需要将覆盖区域进行蒙版处理。这里通过将img2转换为灰度图，然后利用阈值将非黑色部分变成白色（255），制作一个蒙版mask。用bitwise_not将mask中的白色和黑色进行反转，获得mask_inv。

4.图像叠加操作

# 图像叠加操作
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)
dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst

在进行图像叠加操作时，分别对roi和img2进行若干次的位运算，最后将它们加在一起得到叠加图像dst。然后将dst放回到原图中的roi位置，就完成了图像叠加的操作。

下面给出一个完整的代码示例：对于两幅图片A和B，将B的左上角位置放在A的中央位置，并将B图切出来的长宽分别缩小一半后叠加在A图中。

import cv2

# 读取A和B图片
img_A = cv2.imread("image_A.png")
img_B = cv2.imread("image_B.png")

# 获取B图片的大小信息
rows, cols, channels = img_B.shape

# 计算出将B图显示在A图中央的坐标点
center_x = img_A.shape[1] // 2 - cols // 4
center_y = img_A.shape[0] // 2 - rows // 4

# 抠出B图需要覆盖的区域
roi = img_A[center_y:center_y + rows // 2, center_x:center_x + cols // 2]

# 制作蒙版mask和mask_inv
img_B_gray = cv2.cvtColor(img_B, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(img_B_gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

# 图像叠加
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
img2_fg = cv2.bitwise_and(img_B, img_B, mask=mask)
dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)

# 将叠加后的图像放回到A图
img_A[center_y:center_y + rows // 2, center_x:center_x + cols // 2] = dst

# 显示图片
cv2.imshow("result", img_A)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

另一种示例，将两张图片按照一定的权值混合在一起。

import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread("image1.png")
img2 = cv2.imread("image2.png")

# 设定混合比例
alpha = 0.7
beta = 1 - alpha

# 图像混合
result = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, 0)

# 显示图片
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，利用cv2.addWeighted()函数对两张图片进行按权重混合，最后得到一个新的混合后的图像result，其中alpha表示第一张图片的权重，beta表示第二张图片的权重，0表示亮度权重。