## OpenCV 學習（圖像的基本運算）
圖像的基本運算有很多種，比如兩幅圖像可以相加、相減、甚至可以相乘、相除。圖像可以放大、縮小、旋轉，還可以截取中間的一副子圖，各個顏色通道還可以分別提取。總之，對于圖像可以進行的基本運算非常的多，這里不可能全部都寫出來，只是挑了些特別常用的簡單的寫寫。
### 圖像間的加減乘除
OpenCV 中提供了如下的一些函數，用來進行圖像的加減乘除。
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void add(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
InputArray mask=noArray(), int dtype=-1);
void subtract(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
InputArray mask=noArray(), int dtype=-1);
void multiply(InputArray src1, InputArray src2,
OutputArray dst, double scale=1, int dtype=-1);
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);
void scaleAdd(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, OutputArray dst);
void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,
double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);
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這些函數都要求相加的兩幅圖像具有相同的尺寸，并且像素類型是相同的。
比如我們有兩幅尺寸相同的圖像，分別如下：
執行下面的操作后：
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cv::addWeighted(image, 0.5, image2, 0.5, 0., result);
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得到的輸出圖像如下：
實際上，上面的代碼還可以寫為：
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result= 0.5 * image1 + 0.5 * image2;
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與此類似的還有位運算函數：
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void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,
OutputArray dst, InputArray mask=noArray());
void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,
OutputArray dst, InputArray mask=noArray());
void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2,
OutputArray dst, InputArray mask=noArray());
void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst,
InputArray mask=noArray());
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用法很簡單，就不多介紹了。
另外一個比較常用的運算是求兩幅圖像像素的差的絕對值。
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void absdiff(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);
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還有些函數是對單幅圖像進行操作的，比如對每個像素的值取平方、平方根、對數等。
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void sqrt(InputArray src, OutputArray dst);
void pow(InputArray src, double power, OutputArray dst);
void exp(InputArray src, OutputArray dst);
void log(InputArray src, OutputArray dst);
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這里給出的函數很有限。但是，基本上我們能想到的各種操作，OpenCV 的作者都替我們實現了，需要時可以現查。
上面的操作都假定兩幅圖像是相同大小的。當圖像大小不同時，我們可以在較大的圖像中挖取出一塊小區域。
### 取圖像中的子區域（ROI）
下面的代碼在一副圖像中加入個 logo。 logo 圖像如下：
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cv::Mat imageROI;
imageROI= image(cv::Rect(385,270,logo.cols, logo.rows));
// add logo to image
cv::addWeighted(imageROI, 1.0, logo, 0.3,0., imageROI);
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如果我們的 ROI 由圖像中的一些連續行或連續列組成。可以用下面的方式來定義：
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cv::Mat imageROI= image.rowRange(start,end)；
cv::Mat imageROI= image.colRange(start,end) ;
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### 分離圖像的通道
有時，我們需要單獨處理圖像的某一個通道，這時可以可以用 split函數來分離圖像的通道。
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void split(const Mat& src, vector<Mat_<_Tp> >& mv)；
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這個函數將一副圖像的各個通道，分離成多個矩陣。
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std::vector<cv::Mat> planes;
cv::split(image1, planes);
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對某個通道處理完成后，可以用 merge 函數組合回彩色圖像。
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void merge(const vector<Mat>& mv, OutputArray dst );
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