玩转OpenCV图像叠加：cv::addWeighted函数详解与实战

玩转OpenCV图像叠加：cv::addWeighted函数详解与实战

引用

CSDN

等

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来源

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_42238129/article/details/144564391

2.

https://m.blog.csdn.net/weixin_43869605/article/details/119918814

3.

https://blog.csdn.net/qq_35037684/article/details/120281223

4.

https://blog.csdn.net/CHNIM/article/details/136621759

5.

https://m.blog.csdn.net/qq_29448131/article/details/140554402

6.

https://blog.csdn.net/qq_26043945/article/details/137039477

7.

https://www.cnblogs.com/qq21497936/p/18502043

8.

https://docs.opencv.ac.cn/4.10.0/d0/d86/tutorial_py_image_arithmetics.html

在图像处理领域，图像叠加是一种常见的操作，它可以将多张图像融合成一张，实现各种视觉效果。OpenCV作为最流行的计算机视觉库之一，提供了强大的图像处理功能，其中cv::addWeighted函数就是实现图像叠加的关键工具。本文将详细介绍这个函数的使用方法和应用场景。

函数定义与参数解释

cv::addWeighted函数的基本定义如下：

cv::addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst)

• src1：第一张输入图像，通常是较为重要或需要重点显示的图像。
• alpha：第一张图像的权重系数，用于控制src1对最终结果的贡献。范围一般在[0, 1]之间。
• src2：第二张输入图像，通常是背景或需要进行融合的图像。
• beta：第二张图像的权重系数，用于控制src2对最终结果的贡献。范围一般在[0, 1]之间。
• gamma：常数加权值，默认值是0。它是对加权后的结果进行的一个常数偏移，用于调整亮度。可以为正、负或零，通常用于调整最终输出图像的亮度。
• dst：输出图像，类型与输入图像相同。

使用场景

cv::addWeighted函数广泛应用于以下场景：

1. 图像融合：将两张图像按一定比例叠加，生成更具艺术效果或合成效果的图像。例如，将一个图像的前景叠加在另一个图像的背景上。
2. 透明度控制：通过调整权重参数，可以实现图像的半透明效果。
3. 图像特效：通过调整gamma、alpha和beta，可以对图像进行亮度调整或应用类似遮罩、光影等效果。

代码示例

Python版本

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 确保两张图像尺寸一致
img1 = cv2.resize(img1, (640, 480))
img2 = cv2.resize(img2, (640, 480))

# 设置权重参数
alpha = 0.7
beta = 0.3
gamma = 0

# 使用cv2.addWeighted进行图像叠加
result = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma)

# 显示结果
cv2.imshow('Blended Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

C++版本

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取两张图像
    cv::Mat img1 = cv::imread("image1.jpg");
    cv::Mat img2 = cv::imread("image2.jpg");

    // 确保两张图像具有相同的尺寸
    cv::Mat img1_resized, img2_resized;
    if (img1.size() != img2.size()) {
        cv::resize(img1, img1_resized, img2.size(), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
        img2_resized = img2.clone();
    } else {
        img1_resized = img1.clone();
        img2_resized = img2.clone();
    }

    // 定义权重
    double alpha = 0.7; // 第一张图像的权重
    double beta = 0.3;  // 第二张图像的权重
    double gamma = 0;   // 常数值（可选，通常设为0）

    // 使用addWeighted()进行图像融合
    cv::Mat blended_img;
    cv::addWeighted(img1_resized, alpha, img2_resized, beta, gamma, blended_img);

    // 显示融合后的图像
    cv::imshow("Blended Image", blended_img);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

应用效果展示

上图展示了两张图像叠加的效果，其中第一张图像的权重为0.7，第二张图像的权重为0.3。可以看到，通过调整权重参数，可以实现不同比例的图像融合效果。

注意事项

1. 图像尺寸：输入的两张图像必须具有相同的尺寸。如果不一致，需要先进行resize操作。
2. 数据类型：输入图像的数据类型必须相同。如果类型不同，需要先进行转换。
3. 权重范围：alpha和beta参数的取值范围一般在[0, 1]之间，但也可以超出这个范围以实现特殊效果。
4. 性能考虑：对于大规模图像处理任务，需要注意计算效率和内存使用情况。

通过掌握cv::addWeighted函数的使用方法，你可以轻松实现各种图像叠加效果，为图像处理和计算机视觉应用增添更多可能性。