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一、图像的加法
图像相加可以直接利用numpy模块进行相加，也可以采用opencv里面函数进行相加，
注意事项：相加的图像类型、大小必须相同
具体代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('4.jfif')
x = np.uint8([200])
y = np.uint8([10])
print cv2.add(x,y) # 200+10 = 210
print x+y # 210
二、图像混合(不同权重的图像相加)
上式中为第一张图片image1的比重因子，Image为合成后的图像。为常数(个人理解为增加图像的亮度)
注意事项：其实质为图像的加法，要求图像类型大小均相同。
opencv中利用cv2.addWeighted()进行图像混合，权重不同，会得到不同的透明图像。
具体示例如下所示：
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
img1=cv2.imread('shu1.jpg')
img2=cv2.imread('shu2.jpg')
Image=cv2.addWeighted(img1,0.8,img2,0.2,0) #img1的比重因子为0.7，img2的比重因子0.3，伽马为0
cv2.imshow('Image',Image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindow()
运行结果如下所示：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2025/12/16
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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