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