基于opencv的视频融合

最新推荐文章于 2025-05-21 10:51:50 发布

尹丫子

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分类专栏： opencv学习之路文章标签： opencv

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本文介绍了一个使用OpenCV实现图像融合的实例，通过创建一个类，将三幅图像（原始图像、灰度图像和Canny边缘检测图像）并排显示在一个三倍宽度的新图像中，详细展示了使用指针和ROI方法进行图像融合的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

书上第四章第一个练习题：

创建一个新的图像，其高度与原始图像相同，宽度为原来视频帧的3倍，将3副图像分别复制到新的图像中：

我做成一个类：

#pragma once
#include"cv.h"
#include "highgui.hpp"
using namespace cv;
#include"iostream"
using namespace std;
class opencv_4_1
{
private:
	CvCapture * capture;
	IplImage * img;
	int fps;
	IplImage *gray;
	IplImage *canny;
	IplImage *all;
	CvFont word;
public:
	opencv_4_1();
	~opencv_4_1();
	void initCapture();
	void ans_1();
	void ans_2();
};

头文件：

void opencv_4_1::ans_2() {
	cvNamedWindow("all",0);
	initCapture();
	cvInitFont(&word, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX, 1, 1, 1.0, 1);
	while (1) {
		img = cvQueryFrame(capture);
		if (!img)break;
		gray = cvCreateImage(CvSize(cvGetSize(img)), img->depth, 1);
        cvConvertImage(img, gray, CV_BGR2GRAY);
		canny = cvCloneImage(gray);
		cvCanny(gray, canny, 10, 30, 3);
		
        cvPutText(gray, "gray", CvPoint(250, 250), &word, CvScalar(255));
		cvPutText(img, "original", CvPoint(250,250), &word, CvScalar(255));
		cvPutText(canny, "canny", CvPoint(250, 250),&word, CvScalar(255));
		
		all = cvCreateImage(CvSize(img->width * 3, img->height), img->depth, img->nChannels);
        //指针方法
		IplImage * part_1 = cvCreateImageHeader(CvSize(cvGetSize(img)), img->depth, img->nChannels);
		IplImage * part_2 = cvCreateImageHeader(CvSize(cvGetSize(img)), img->depth, img->nChannels);
		IplImage * part_3 = cvCreateImageHeader(CvSize(cvGetSize(img)), img->depth, img->nChannels);
		part_1->origin = part_2->origin = part_3->origin = all->origin;
		part_1->widthStep = part_2->widthStep = part_3->widthStep = all->widthStep;

		part_1->imageData = (char *)cvPtr2D(all, 0, 0);
		part_2->imageData = (char *)cvPtr2D(all, 0, img->width);
		part_3->imageData = (char *)cvPtr2D(all, 0, img->width*2);

		cvCopy(img, part_1);
		cvConvertImage(gray, part_2, CV_GRAY2BGR);
		cvConvertImage(canny, part_3, CV_GRAY2BGR);
		/*
		//imageROI
		
		cvSetImageROI(all, CvRect(0, 0, img->width, img->height));
		all->nChannels = img->nChannels;
		cvCopy(img, all);
		cvResetImageROI(all);

		cvSetImageROI(all, CvRect(img->width, 0, gray->width, gray->height));
		all->nChannels = gray->nChannels;
		cvCopy(gray, all);
		cvResetImageROI(all);

		cvSetImageROI(all, CvRect(img->width*2, 0, canny->width, canny->height));
		all->nChannels = canny->nChannels;
		cvCopy(canny, all);
		cvResetImageROI(all);
		*/
		
		cvShowImage("all",all);
		if (cvWaitKey(fps) == 27)break;
	}
	cvDestroyWindow("all");
}

缺点：

融合之后采用指针方法，全部变成三通道函数，效果图：

采用ROI方法：

结果就自动变成单通道图像了，第一张就自然没有彩色的效果了，