一、函数概述

cv2.subtract()函数是OpenCV中用于图像减法运算的函数，可以很方便地进行两个图像之间的减法操作，也可以用来对一个图像进行常量的减法操作。

cv2.subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) -> dst

其中src1和src2是要进行减法操作的两个输入图像，可以是大小和类型相同的图像，也可以是大小不同但是通道数相同的图像；dst是函数的输出结果，如果不传入该参数，则会生成一个和输入图像类型和大小相同的图像作为输出结果；mask参数则可以用来指定一个掩膜，以只对指定区域进行减法运算；dtype参数则用来指定输出图像的数据类型，如果不传入该参数，则会自动选择src1、src2和输入图像中的数据类型中的最大值作为输出图像的数据类型。

二、图像减法操作

三、常量减法操作

cv2.subtract()函数不仅可以进行图像减法操作，还可以对一个图像进行常量减法操作。代码如下：

img = cv2.imread("lena.jpg")
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

result = cv2.subtract(255, img)
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里我们读入一张名为lena.jpg的图像，并将它显示出来。然后，我们对这张图像进行常量减法操作：将它的每个像素值从255中减去，并将结果保存到result中。最后将result显示出来。运行代码，可以得到如下图像：

原始图像：

减法结果：

可以看到，我们成功地对lena.jpg图像进行了常量减法操作，并且得到了一个新的图像。这是因为在常量减法操作中，每个像素值都会从常量值中减去，并生成一个新的图像。

四、掩膜减法操作

cv2.subtract()函数还支持使用掩膜对图像进行减法操作，以只对指定区域进行操作。代码如下：

img1 = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8)
img1[50:150, 50:150, :] = 255
img2 = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8)
img2[70:180, 70:180, :] = 255
mask = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
mask[90:110, 90:110] = 255
cv2.imshow("img1", img1)
cv2.imshow("img2", img2)
cv2.imshow("mask", mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

result = cv2.subtract(img1, img2, dst=None, mask=mask)
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里我们同样创建两个200x200的图像img1和img2，并用mask生成一个掩膜，指定要进行减法操作的区域。然后，我们使用cv2.subtract()函数对这两个图像进行减法操作，并指定掩膜为mask。运行代码，可以得到如下图像：

可以看到，我们成功地使用掩膜对img1和img2进行了减法操作，只对mask指定的部分进行了减法操作。这是因为在掩膜减法操作中，只有掩膜中像素值为非零的部分才会进行减法操作，因此我们成功地保留了img1中心部分的白色区域。