OpenCV图像融合神器：cv::addWeighted函数揭秘

OpenCV图像融合神器：cv::addWeighted函数揭秘

引用

CSDN

等

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来源

1.

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

2.

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

3.

https://blog.csdn.net/plSong_CSDN/article/details/89045471

4.

https://blog.csdn.net/m0_71212744/article/details/139849129

5.

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

6.

https://opencv.org/

7.

https://m.runoob.com/opencv/opencv-image-stitching.html

8.

https://www.cnblogs.com/keye/p/18381220

在OpenCV这个强大的开源计算机视觉库中，cv::addWeighted函数堪称图像融合的神器。通过这个函数，你可以轻松地将两张图片按指定权重进行混合，创造出独特的视觉效果。无论是图像叠加还是特效制作，cv::addWeighted都能帮你实现。

函数原理与参数说明

cv::addWeighted函数的基本公式为：
[ dst = \alpha \cdot img1 + \beta \cdot img2 + \gamma ]

其中：

• img1 和 img2 是要进行融合的两张图像
• \alpha 和 \beta 分别是两张图像的权重系数
• \gamma 是一个额外的标量值，通常设置为0

函数的完整参数列表如下：

cv::addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst

关键参数说明：

• src1 和 src2：输入的两张图像，必须大小相同、通道数相同
• alpha 和 beta：对应图像的权重
• gamma：加到最终结果上的标量值
• dtype：输出图像的数据类型，当输入图像类型相同时，可以设为-1

使用示例

下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用cv::addWeighted函数将两张图像进行融合：

import cv2

def addImage(img1_path, img2_path):
    img1 = cv2.imread(img1_path)
    img2 = cv2.imread(img2_path)
    
    # 确保两张图像大小相同
    img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    
    # 设置权重参数
    alpha = 0.7
    beta = 0.3
    gamma = 0
    
    # 图像融合
    img_add = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('img_add', img_add)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 调用函数
addImage('image1.jpg', 'image2.jpg')

在这个例子中：

1. 首先读取两张图像
2. 然后确保它们大小相同（如果不同需要进行resize）
3. 设置权重参数（这里第一张图像权重为0.7，第二张为0.3）
4. 调用cv::addWeighted函数进行图像融合
5. 最后显示融合后的结果

应用场景

cv::addWeighted函数在图像处理中有广泛的应用，包括但不限于：

• 图像叠加：将一张图像叠加到另一张图像上，常用于添加水印或特效
• 图像融合：将多张图像按一定比例混合，用于创建过渡效果或合成新图像
• 特效制作：通过调整权重参数，可以制作出各种图像混合特效

注意事项

使用cv::addWeighted函数时需要注意以下几点：

1. 输入的两张图像必须大小相同、类型相同
2. 当输出图像深度为CV_32S时可能会出现问题，需要特别注意
3. 权重参数\alpha和\beta的取值范围一般在0到1之间，且\alpha + \beta的值不应超过1
4. 如果\gamma参数不为0，可能会对最终结果产生影响，需要谨慎设置

通过掌握cv::addWeighted函数的使用要点，你可以在图像处理项目中轻松实现各种图像融合效果。无论是简单的图像叠加，还是复杂的特效制作，这个函数都能为你提供强大的支持。