基础入门

        在OpenCV中，图像的数学运算是一种基本而强大的工具，可以用于多种图像处理任务，包括：图像增强、图像融合、特征提取等。这些运算包括加法、减法、乘法和除法等基本的数学操作。

        加法运算：可以用来合并两个图像，或者调整图像的亮度。对于两个图像的加法，OpenCV会逐像素地将两个图像对应位置上的像素值相加。对于图像与常数的加法，就是将该常数加到图像的每个像素值上，一般用于跳转图像的亮度。

        减法运算：通常用来突出图像间的差异，如比较同一场景的不同图像以发现变化的部分。对于两个图像的减法，OpenCV会逐像素地将两个图像对应位置的像素值相减。减法运算还可用于从前景图像中减去背景图像，以突出前景物体。

        乘法运算：通常用于图像融合，或者调整图像的亮度和对比度。OpenCV中的图像乘法是逐像素进行的，并且通常需要将结果归一化到0到255之间。

        除法运算：通常用来调整图像的动态范围，或者对比度。由于直接除法可能会导致像素值溢出或者精度丢失，因此通常需要将图像转换为浮点数类型。

        注意：在进行加法和减法运算时，OpenCV会自动处理溢出问题。乘法和除法需要特别注意数据类型转换，以避免精度损失。

接口介绍

        在OpenCV中，加法运算可以使用cv::add函数，其函数原型如下。

void add(const InputArray& src1, const InputArray& src2, OutputArray& dst,
    const InputArray& mask = noArray(), int dtype = -1);

        各个参数的含义如下。

        src1和src2：输入图像，必须具有相同的尺寸和深度。

        dst：输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和深度（除非指定了不同的数据类型）。

        mask：可选的掩模图像，与输入图像具有相同的尺寸，非零值位置将被应用于加法运算。

        dtype：输出图像的数据类型。如果设置为-1，则输出图像的数据类型与输入图像相同。

        减法运算可以使用cv::subtract函数，其参数与cv::add函数基本相同，故这里不再赘述。

        乘法运算可以使用cv::multiply函数，其函数原型如下。

void cv::multiply(const InputArray& src1, const InputArray& src2,
    OutputArray& dst, double scale = 1, int dtype = -1);

        各个参数的含义如下。

        src1和src2：输入图像，必须具有相同的尺寸和深度。

        dst：输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和深度（除非指定了不同的数据类型）。

        scale：乘法结果的缩放因子，通常用于将结果映射到正确的范围。

        dtype：输出图像的数据类型。如果设置为-1，则输出图像的数据类型与输入图像相同。

        除法运算可以使用cv::divide函数，其参数与cv::multiply函数基本相同，故这里不再赘述。

实战解析

        下面的实战代码首先尝试读取两张图片，并将它们存储在Mat类型的变量img1和img2中。如果图片未能成功加载，程序将输出错误信息并终止。接下来，代码检查两张图片的尺寸是否相同。如果不相同，则输出错误信息并终止程序。这是因为，图像的数学运算要求两张图片必须具有相同的尺寸。

        然后，代码执行以下四个数学运算。

        1、加法运算。将两张图片相加，并将结果存储在outputAdd中。

        2、减法运算。从img1中减去img2，并将结果存储在outputSub中。

        3、乘法运算。将两张图片逐像素相乘，并将结果存储在outputMul中。乘法结果需要进行归一化处理，即将结果除以255。

        4、除法运算。为了执行除法运算，首先将两张图片转换为浮点数类型CV_32F。执行除法运算后，再将结果转换回8位整数类型CV_8U，并将结果存储在outputDiv中。

        最后，我们使用imshow函数分别显示了加法、减法、乘法和除法运算的结果。

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
    Mat img1 = imread("C++.png");
    Mat img2 = imread("Hello.png");
    if (img1.empty() || img2.empty())
    {
        cout << "Can not open or find the image" << endl;
        return -1;
    }

    // 确保两个图像大小相同
    if (img1.size() != img2.size())
    {
        cout << "Images must be same size" << endl;
        return -1;
    }

    // 加法运算
    Mat outputAdd;
    add(img1, img2, outputAdd);

    // 减法运算
    Mat outputSub;
    subtract(img1, img2, outputSub);

    // 乘法运算
    Mat outputMul;
    multiply(img1, img2, outputMul, 1.0 / 255.0);

    // 除法运算
    Mat outputDiv;
    Mat img1Float, img2Float;
    img1.convertTo(img1Float, CV_32F);
    img2.convertTo(img2Float, CV_32F);
    divide(img1Float, img2Float, outputDiv, 1.0);
    outputDiv.convertTo(outputDiv, CV_8U);

    // 显示结果
    imshow("Add", outputAdd);
    imshow("Subtract", outputSub);
    imshow("Multiply", outputMul);
    imshow("Divide", outputDiv);

    waitKey(0);
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

        执行上面的示例代码，运行效果可参考下图。