Python OpenCV 是一个基于 Python 的开源计算机视觉库，提供了一些基本的图像处理功能，如缩放，裁剪和旋转等。本文将重点介绍 OpenCV 中加法操作的实现方法。首先，我们需要明确加法操作的含义。在图像处理中，加法操作指的是将两幅图像中对应像素点的数值相加生成一幅新的图像。在 OpenCV 中，可以使用 cv2.add() 函数实现加法操作。具体使用方法如下：
import cv2
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
result = cv2.add(img1, img2)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
在上述代码中，cv2.imread() 函数用于读取两幅图片，cv2.add() 函数将两幅图片相加生成一幅新的图片。cv2.imshow() 函数用于显示结果图像，cv2.waitKey() 函数用于等待用户按下按键，以便关闭结果窗口。需要注意的是，将两幅图像相加时，如果像素点的数值超过了 255，就会被截断为 255。如果两幅图片的尺寸和通道数不一致，则必须使用 cv2.addWeighted() 函数实现加法操作。
除了使用 cv2.add() 和 cv2.addWeighted() 函数，还可以使用 Numpy 中的加法实现 OpenCV 中的加法操作。具体使用方法如下：
import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
result = img1 + img2
result2 = np.add(img1, img2)
cv2.imshow('Result1', result)
cv2.imshow('Result2', result2)
cv2.waitKey(0)
在上述代码中，使用 img1 + img2 和 np.add() 实现加法操作，结果分别保存在 result 和 result2 中，最后使用 cv2.imshow() 函数显示结果图像。需要注意的是，使用 Numpy 的加法操作时，像素点数值可能会超过 255，需要手动做截断处理。
总之，Python OpenCV 中的加法操作有多种实现方法，选用合适的方法可以提高图像处理的效率和准确性。
