配列同士の足し算ができない。要素が増えてしまう結果となる

Question

時系列で動画の強度が分かるプログラムを作りました。（intensity1とintensity2）

ここで同じ時間におけるintensity1とintensity2の強度の和をとってplotしたいのですができません。（コードをみたら分かると思います）
どうしたら良いのでしょうか？

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
import pandas as pd
from scipy import signal

video_path = "water50_2.mkv"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

count = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

numS=raw_input("start frame:  ")
numS=int(numS)

numE=raw_input("end frame:  ")
numE=int(numE)
#numE=count
print(numE)

# 場所を決める
#点滅の場所
x1min=raw_input("点滅1左上のx座標:")
y1min=raw_input("点滅1左上のy座標:")
x1max=raw_input("点滅1右下のx座標:")
y1max=raw_input("点滅1右下のy座標:")

X1min=int(x1min)
Y1min=int(y1min)
X1max=int(x1max)
Y1max=int(y1max)

x2min=raw_input("点滅2左上のx座標:")
y2min=raw_input("点滅2左上のy座標:")
x2max=raw_input("点滅2右下のx座標:")
y2max=raw_input("点滅2右下のy座標:")

X2min=int(x2min)
Y2min=int(y2min)
X2max=int(x2max)
Y2max=int(y2max)

# フレーム [numS,numE] の範囲で各フレームの [ymin, ymax]x[xmin, xmax] の画素の平均を計算する。
frame_no = arange(numS,numE)
intensity1 = []
intensity2=[]
for i in frame_no:
    # フレーム frame_no を取得する。
    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print('Failed to grab frame.')
        break
    # 平均画素値を計算する。
    intensity1.append(frame[Y1min:Y1max+1, X1min:X1max+1].mean())
    intensity2.append(frame[Y2min:Y2max+1, X2min:X2max+1].mean())
    print "frame number ",i


A=array(intensity1)
#print(D)
B=array(intensity2)
C=intensity1+intensity2
print(C)
kazu=len(C)
print(kazu)
#print(intensity1)
#X=stack([intensity1,intensitynoise], axis=1)
#print(X)

#Y=sum(X)
#print(Y)
#Z=stack([Y,tPoints], axis=1)

tPoints=arange(len(intensity1))*(1/fps)


#plt.plot(tPoints,intensitynoise,linewidth=1,color="k")
#Z=stack([Y,tPoints], axis=1)
plt.grid(True)
plt.xlabel("time(s)")#横軸を時間に
plt.ylabel("intensity of PL")
plt.legend(fontsize=17)
#plt.title("1")
plt.xlim(numS/fps,numE/fps)#開始時間、終了時間の設定
plt.legend(loc="lower right")
plt.title("Intensity")
set_printoptions(threshold=inf)
#print(vstack((tPoints,intensity1)).T)
plt.show()

plt.grid(True)
#plt.title(Y1mintoY1max,X1mintoX1max)
plt.title("noise:%d,%d"%(xnoisemin,ynoisemin))

Answer 1

せっかくndarrayにしているのですから、C = A + B で良いでしょう。

>>> lst1 = [1, 2, 3]
>>> lst2 = [10, 20, 30]
>>>
>>> lst1 + lst2
[1, 2, 3, 10, 20, 30]
>>>
>>> arr1 = np.array(lst1)
>>> arr2 = np.array(lst2)
>>>
>>> arr1 + arr2
array([11, 22, 33])