可以通过OpenCV函数cv.add（）或简单地通过numpy操作添加两个图像，res = img1 + img2.两个图像应该具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以是标量值.
三种融合
注意融合时，一般来说两个图像的尺寸是一样大小的，如果大小不一样，需要把大的图像的某一部分先截出来，与小的图先融合，再作为整体替换掉原来大图中抠出的小图部分。
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# @Time : 2020/4/3
# @Author : JMChen
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import cv2 as cv
img1 = cv.imread('logo.png')
img2 = cv.imread('lena.png')
# 在lena.png获取和logo.png大小相同的ROI
rows, cols, channels = img1.shape
img_ROI1 = img2[0:rows, 0:cols]
img_ROI2 = cv.addWeighted(img1, 0.7, img_ROI1, 0.3, 0)
img2[0:rows, 0:cols] = img_ROI2
# 显示混合后的图片
cv.imshow('img2', img2)
cv.waitKey(0)
# 将两幅图像（lena.png）+ (logo.png)进行融合
img2 = cv.imread('lena.png')
# 1，在lena.png获取和logo.png大小相同的ROI
img_ROI1 = img2[0:rows, 0:cols]
# 2，基于logo.png的灰度图，利用简单的阈值分割创建一个掩模
img1_gray = cv.cvtColor(img1, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img1_gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
# 3，与掩模进行按位与操作，去掉logo中非0部分，得到新的图
new_img2 = cv.bitwise_and(img_ROI1, img_ROI1, mask=mask_inv)
# 4，将新图与logo相加，然后将这一部分替换掉原始图像的img_ROI1部分
dst = cv.add(img1, new_img2)
img2[0:rows, 0:cols] = dst
cv.imshow('res', img2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
# 实现另一种融合
img2 = cv.imread('lena.png')
img_ROI1 = img2[0:rows, 0:cols]
dst_1 = cv.addWeighted(img_ROI1, 0.55, dst, 0.45, 0)
img2[0:rows, 0:cols] = dst_1
cv.imshow('res_2', img2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
效果如下：
相关的比例参数可以自己按需调