OpenCV：五、图像混合

前言

在上一章中描述了图像像素的基础操作以及计算反差图像，详细描述可点击查看(https://www.jianshu.com/p/b26d15f7f554)

目标

本章中，将学习如何：

• 理论-线性混合操作
• 相关API（addWeighted）
• 代码演示

图像线性混合的数学原理

计算公式

注意事项：

• 其中α的取值范围为0~1之间
• f0(x)和f1(x)为参与混合的两幅图像，g(x)表示输出图像
• 通过对两幅图像的每个像素值做线性加权得到最终的输出图像
• 两幅图像的大小和类型必须完全一致，否则没有相加的意义

源代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src1, src2, dst;
    src1 = imread("../images/LinuxLogo.jpg");
    src2 = imread("../images/win10logo.jpg");
    if (!src1.data) {
        cout << "could not load image Linux Logo..." << endl;
        return -1;
    }
    if (!src2.data) {
        cout << "could not load image WIN7 Logo..." << endl;
        return -1;
    }

    double alpha = 0.5;
    if (src1.rows == src2.rows && src1.cols == src2.cols && src1.type() == src2.type()) { // 判断图像是否一致
        addWeighted(src1, alpha, src2, (1.0 - alpha), 0.0, dst);
                // add(src1, src2,dst,Mat());  // 图像相加
        // multiply(src1, src2, dst, 1.0);  // 图像相乘
        imshow("linuxlogo", src1);
        imshow("win7logo", src2);
        namedWindow("blend demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("blend demo", dst);
    }
    else {
        printf("could not blend images , the size of images is not same...\n");
        return -1;
    }

    waitKey(0);
    return 0;
}

效果如下所示：

linuxlogo.png win7logo.png 混合后效果.png

相关API说明

实现线性混合主要是利用OpenCV中的addWeighted函数

void cv::addWeighted  (
   InputArray  src1,  //第一个输入数组。
   double  alpha,  // 第一个数组元素的权重。
   InputArray  src2,  //第二个输入数组，和src1具有相同大小和通道数
   double  beta,  //第二个数组元素的权重。
   double  gamma,  //增加到每个和的标量。
   OutputArray  dst,  //输出数组，和输入数组有相同的尺寸和通道数
   int  dtype = -1  //输出数组的可选深度;当两个输入数组都具有相同的深度时，dtype可以设置为- 1，这将等同于src1.depth()。
 )