1.图像叠加：利用opencv的cv2.add()函数将实现两张图片的叠加，但是叠加后的图片将会改变颜色。同时可以使用numpy实现，res=img1+img2。

import cv2

img1 = cv2.imread('girl.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv.jpg')
img1 = cv2.resize(img1, (600, 300))
img2 = cv2.resize(img2, (600, 300))

# cv2.add()函数
imgadd1 = cv2.add(img1, img2)

# numpy叠加
imgadd2 = img1+img2

cv2.imshow('imgadd1', imgadd1)
cv2.imshow('imgadd2', imgadd2)
cv2.waitKey(0)

 2.图像融合：对图像赋予不同的权值（0到1之间），结果使图像具有透明感。

import cv2

img1 = cv2.imread('girl.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv.jpg')
img1 = cv2.resize(img1, (600, 300))
img2 = cv2.resize(img2, (600, 300))

# 图像融合和
combine = cv2.addWeighted(cv2.resize(img1, (600, 300)), 0.5, cv2.resize(img2, (600, 300)), 0.5, 0)

cv2.imshow('combine', combine)
cv2.waitKey(0)

 

3.mask掩模 (包括按位and，or，not和xor运算）

import cv2

img1 = cv2.imread('girl.jpg')
img2 = cv2.imread('opencv.jpg')
img1 = cv2.resize(img1, (600, 300))
img2 = cv2.resize(img2, (100, 100))

# 首先获取原始图像roi
rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols]

# 原始图像转化为灰度值
img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('img2gray', img2gray)
cv2.waitKey(0)
'''
将一个灰色的图片，变成要么是白色要么就是黑色。（大于规定thresh值就是设置的最大值（常为255，也就是白色））
'''
# 将灰度值二值化，得到ROI区域掩模
# cv2.threshold (源图片, 阈值=ret, 填充色, 阈值类型)
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey(0)

# ROI掩模区域反向掩模
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

cv2.imshow('mask_inv', mask_inv)
cv2.waitKey(0)

# 掩模显示背景
img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask)

cv2.imshow('img1_bg', img1_bg)
cv2.waitKey(0)

# 掩模显示前景
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv)
cv2.imshow('img2_fg', img2_fg)
cv2.waitKey(0)

# 前背景图像叠加
dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst

cv2.imshow('res', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

灰度图

二值化掩模	二值化掩模取反	ROI背景提取	ROI前景提取

 

 参考：

CV2简单阈值函数：cv2.threshold()_风华明远的博客-CSDN博客

python opencv图像叠加/图像融合/mask掩模_识物专栏-CSDN博客_python 图片叠加