这篇文章主要讲解了python中opencv对图像颜色通道进行加减操作溢出的解析，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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由于opencv读入图片数据类型是uint8类型，直接加减会导致数据溢出现象

（1）用Numpy操作

可以先将图片数据类型转换成int类型进行计算，

data=np.array(image,dtype='int')

经过处理后（如：遍历，将大于255的置为255，小于0的置为0）

再将图片还原成uint8类型

data=np.array(image,dtype='uint8')

注意：

（1）如果直接相加，那么

当像素值 > 255时，结果为对256取模的结果，例如：(240+66) % 256=50

而不是自动按照255处理

（2）如果直接相减，那么

当像素值<0时，结果为加上256的结果，例如：（100-140）+ 256 = 216

而不是自动按照0处理

例如：

选取一张图片R分量做实验

情况一：直接numpy操作

先加到240，再加66，超过了255，可以看到，并不默认255，而是变成了50

再试试相减操作：再减去100，本来结果是-50，但是可以看到，变成了206（-50+256）

（2）用opencv自带函数操作

图像相加：

cv2.add(）

像素值>255， 直接自动按照255处理

图像相减：

cv2.subtract()

像素值小于0，直接自动按照0处理

例如：

r加上300，自动变成255

同理，小于0的自动变为0

以上两种方法可以根据需要选择。

补充知识：Opencv numpy中uint8类型存储图像

用opencv处理图像时，可以发现获得的矩阵类型都是uint8

import cv2 as cv
img=cv.imread(hello.png)
print(img)
array([[[...],
    [...],
    [...]]],dtype='uint8')

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