openCV - 09 合并图像

本文详细介绍了如何使用OpenCV库中的addWeighted函数实现图像融合,包括调整输入图像大小以匹配、设定加权系数以及应用偏移量。通过具体代码示例展示了图像融合的过程和效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 1、使用函数 addWeighted

addWeighted函数的参数介绍:

        //第一个参数:src1,表示进行加权操作的第一个图像对象,即输入图片1;
        //第二个参数:double 型的alpha,表示第一个图像的加权系数,即图片1的融合比例;
        //第三个参数:src2,表示进行加权操作的第二个图像对象,即输入图片2;
        //第四个参数:double型的beta,表示第二个图像的加权系数,即图片2的融合比例。很多情况下,有关系 alpha + beta = 1.0;
        //第五个参数:double型的gamma,表示一个作用到加权和后的图像上的标量,可以理解为加权和后的图像的偏移量;
        //第六个参数:dst,表示两个图像加权和后的图像,尺寸和图像类型与src1和src2相同,即输出图像;
        //第七个参数:输出阵列的可选深度,有默认值 - 1。当两个输入数组具有相同的深度时,这个参数设置为 - 1(默认值),即等同于src1.depth()。

 

2、注意点

/调整ahand的大小与ac的大小一致,融合函数addWeighted()要求输入的两个图形尺寸必须相同  

调用以下方法可以把两个图片大小转成一样
 resize(src1, src1, Size(src2.cols, src2.rows));

 

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
	Mat src1, src2, dst;
	src1 = imread("C:/Users/andy.ke/Desktop/qietu/image/bg_01.jpg");
	src2 = imread("C:/Users/andy.ke/Desktop/qietu/image/test1.png");

	namedWindow("input1", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input1", src1);
	namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src2);

	// 合并图片
	double alpha = 0.5;
	cout << "src1.rows == " << src1.rows << "src2.row == " << src2.rows << endl;
	cout << "src1.cols == " << src1.cols << "src2.cols == " << src2.cols << endl;
	cout << "src1.type() == " << src1.type() << "src2.type() == " << src2.type() << endl;

    // 调整ahand的大小与ac的大小一致,融合函数addWeighted()要求输入的两个图形尺寸必须相同
   	resize(src1, src1, Size(src2.cols, src2.rows));
	
	// 图像混合api
	//第一个参数:src1,表示进行加权操作的第一个图像对象,即输入图片1;
	//第二个参数:double 型的alpha,表示第一个图像的加权系数,即图片1的融合比例;
	//第三个参数:src2,表示进行加权操作的第二个图像对象,即输入图片2;
	//第四个参数:double型的beta,表示第二个图像的加权系数,即图片2的融合比例。很多情况下,有关系 alpha + beta = 1.0;
	//第五个参数:double型的gamma,表示一个作用到加权和后的图像上的标量,可以理解为加权和后的图像的偏移量;
	//第六个参数:dst,表示两个图像加权和后的图像,尺寸和图像类型与src1和src2相同,即输出图像;
	//第七个参数:输出阵列的可选深度,有默认值 - 1。当两个输入数组具有相同的深度时,这个参数设置为 - 1(默认值),即等同于src1.depth()。
	addWeighted(src1, 0.1, src2, 0.9, 0.9, dst, -1);
	namedWindow("合并", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("合并", dst);
	waitKey(0);
	return 0;
}

 

效果:

 

 

合并后的图片

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

陈皮话梅糖@

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值