opencv图像混合-addWeighted函数

最新推荐文章于 2025-06-06 21:09:18 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-06 21:09:18 发布 · 479 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

帕帕尼

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

【opencv-c++】cv::addWeighted图像加权混合

jn10010537的博客

10-02

1594

第3个参数，InputArray类型的src2，表示需要加权的第二个Mat对象。第7个参数，int类型的dtype，输出阵列的可选深度，默认值是-1。第6个参数，OutputArray类型的dst，输出的Mat对象，它和输入的两个数组有相同的尺寸和通道数；第1个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个Mat对象；小于0时，则赋值为0；第2个参数，double类型的alpha，表示第一个Mat对象的权重；第4个参数，double类型的beta，表示第二个Mat对象的权重；

【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- addWeighted()函数（线性混合）

中科院AI算法工程师的博客

12-01

3339

addWeighted()函数用来计算两个数组（图像阵列）的加权和。格式如下： void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1) 参数说明：第一个参数：InputArray src1，表...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

OpenCV学习之cv2.addWeighted函数

qq_46396470的博客

07-01

3295

在图像处理和计算机视觉中，图像融合是一种常见的操作。函数是 OpenCV 提供的用于对两幅图像进行加权融合的函数，通过对图像像素值进行线性加权和偏移，可以实现图像的混合和过渡效果。该函数常用于图像的透明叠加、图像特效等场景。

OpenCV学习--cvAddWeighted函数

清风似水流的专栏

11-30

2086

函数介绍： vAddWeighted( const CvArr* src1, double alpha, const CvArr* src2, double beta, double gamma, CvArr* dst ); src1 第一个原数组. alpha 第一个数组元素的权值 src2 第二个原数组

OpenCV 学习笔记——cv.addWeighted

Sherlock9806的博客

03-29

5815

OpenCV 学习笔记——cv.addWeightedaddWeighted()函数新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程...

OpenCV-数组加权和cv::addWeighted

翟天保的博客

05-25

1万+

函数原型：void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1);

OpenCV之图像加权混合：addWeighted()函数（C++实现）

xddwz的博客

12-07

3376

void(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1); 第一个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个数组，一般是一个Mat；第二个参数，double类型的alpha，表示第一个数组的权重第三个参数，InputArray类型的src2，表示需要加权的第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数； ...

openCV图像混合addWeighted()

weixin_46269422的博客

12-25

509

openCV的图像混合操作使用的是线性混合操作。参数2：输入图像src1的alpha值。参数4：输入图像src2的alpha值。参数1：输入图像Mat -src1。注意：两张图像的大小和类型必须一致。参数3：输入图像Mat-src2。其中a的取值范围是0~1之间。这个函数的数学公式是。参数5：gamma值。参数6：输出混合图像。

opencv中addWeighted()函数用法总结（05）

最新发布

2202_75840803的博客

06-06

1200

addweighted（）是OpenCV库中用于图像处理的函数，主要功能是将两个输入图像（尺寸和类型相同）按照指定的，并添加一个标量值（如亮度调整）。它常用于实现图像混合、特效叠加、亮度调节等视觉效果，在计算机视觉应用中广泛用于创建透明效果、淡入淡出过渡或图像增强等场景。函数执行的运算是基于每个像素点的线性加权和。数学公式如下：dst(i,j)=α×src1(i,j)+β×src2(i,j)+γ 简化公式就是：dst=α∗src1+β∗src2+γ。

[OpenCV] 练习题实现代码使用 cv.addWeighted 函数在文件夹中创建图像的幻灯片放映，并在图像之间进行平滑过渡

江南蜡笔小新

05-26

1005

1.问题背景 opencv 官方手册文档练习题练习题实现代码使用 cv.addWeighted 函数在文件夹中创建图像的幻灯片放映，并在图像之间进行平滑过渡 2.代码部分按任意键切换幻灯片 import numpy as np import cv2 as cv import time # 加载两张图片 img1 = cv.imread('messi5.jpg') img2 = cv.imread('logo.jpg') l, h = img1.shape[0:2] img2_R = cv.resi

opencv addWeighted()函数

baiyu9821179的专栏

11-16

3373

这两个函数用来计算两个数组(图像阵列)的加权和，原型为： void (InputArray src1,double alpha,InputArray src2,double beta,double gamma,OutArray dst,int dtype=-1) 数学公式 dst = src1*alpha + src2*beta + gamma;

【OpenCV学习笔记10】- 【彩蛋】使用cv.addWeighted()函数利用多张图片实现平滑过渡的幻灯片效果

移动的130

01-12

825

简单实用OpenCV入门-图像的算术运算-彩蛋章节

001 opencv addWeighted

整理ing

11-16

1441

opencv addWeighted

salt and pepper noise

autumn20080101的专栏

06-28

878

#include #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #ifndef _DEBUG #pragma comm

详解cv2.addWeighted函数【使用 OpenCV 添加（混合）两个图像-Python版本】

KRISNAT

10-13

4267

有的时候我们需要将两张图片在alpha通道进行混合，比如深度学习数据集增强方式MixUp。OpenCV的提供了相关操作，此篇博客将详细介绍这个函数，并给出代码示例。🚀🚀。

opencv两个图像相互融合/重叠/拼接

qq_40590753的博客

05-04

1911

学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。您将学习以下功能：cv.add，cv.addWeighted等。图像加法您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Num...

python-opencv第六期：addWeighted函数详解

追星，但也不要忘了土地

02-03

9321

本期中我们学习了addWeighted函数，了解到opencv中如何使用addWeighted函数来进行图像的混合，使得我们可以得到更能够符合操作需要的图像，虽然只是简单的操作，但是对于我们在图像处理学习过程中对于处理原理的理解确实是饶有好处的。本期为了展示addWeighted函数的图片混合效果要请出的是DC漫画中的超人与蝙蝠侠，在电影《蝙蝠侠大战超人：正义黎明》当中这两位超级英雄曾经大打出手，但作为正义联盟中的队友，最后还是要互相和解，以应对更大的外部威胁。所谓，不积跬步，无以至千里；

《OpenCV3学习笔记》2.1 core模块：ROI、addWeighted、split、merge

try_again_later的博客

08-07

808

一：内容介绍本节主要介绍 1、定义感兴趣区域ROI 2、addWeighted函数进行图像线性混合。 3、RGB三通道分别显示，split函数 4、合并成一个多通道的数组,merge函数二、具体介绍 1、ROI区域定义的两种方法 cv::Rect表示一个矩形区域。指定矩形的左上角坐标（构造函数的前两个参数）和矩形的长宽（构造函数的后两个参数）就可以定义一个矩形区域。另一种定...

opencv addweighted函数

08-03

### 回答1： OpenCV中的addWeighted函数是一种图像加权叠加的方法，可以将两个图像按照一定的比例进行混合，生成一个新的图像。该函数的参数包括两个输入图像、两个图像的权重系数以及输出图像。其中，权重系数可以控制两个图像在混合过程中的比例，输出图像的像素值则是两个输入图像像素值的加权和。该函数在图像处理中广泛应用，例如图像融合、图像增强等方面。 ### 回答2： OpenCV的addWeighted函数是一种图像混合运算的方法。它可以将两个图像进行加权相加，生成一个新的图像。 addWeighted函数的原型为： void cv::addWeighted( cv::InputArray src1, // 第一个输入图像 double alpha, // 第一个输入图像的权重系数 cv::InputArray src2, // 第二个输入图像 double beta, // 第二个输入图像的权重系数 double gamma, // 结果图像的亮度调整参数 cv::OutputArray dst // 输出图像 ); 其中，src1和src2是输入的两个图像，alpha和beta分别是它们的权重系数，gamma是结果图像的亮度调整参数，dst是输出的混合图像。 addWeighted函数的算法可以表达如下： dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma; 其中，运算符 * 表示对应像素点的乘法运算。通过调整alpha和beta的值，可以控制源图像的权重，从而实现不同程度上的图像融合效果。此外，通过调整gamma的值，可以对结果图像的亮度进行调整。总之，OpenCV的addWeighted函数为我们提供了一种简单而灵活的图像混合运算方式，可以用于很多图像处理、特效实现和图像融合等应用场景。 ### 回答3： opencv的addWeighted函数是一个图像混合函数，可用于将两个图像按照一定的权重进行混合。函数原型如下： void cv::addWeighted( InputArray src1, // 第一个输入图像 double alpha, // 第一个输入图像的权重 InputArray src2, // 第二个输入图像 double beta, // 第二个输入图像的权重 double gamma, // 亮度调节值 OutputArray dst // 输出图像 ) 其中，src1、src2为输入图像（可以为灰度图像、彩色图像或带alpha通道的图像），alpha和beta为两个输入图像的权重，gamma用于亮度调节，dst为输出图像。 addWeighted函数会根据给定的权重将两个输入图像进行混合生成输出图像，公式为： dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma 其中，alpha和beta的取值范围为0到1，表示不同图像的权重比例，alpha与beta之和要小于等于1。gamma的取值范围为0到255，表示亮度调节值，用于调整输出图像的亮度。混合操作的结果将反映出两个输入图像在每个像素位置的权重贡献。当alpha和beta均为0时，输出图像的对应像素值等于gamma。当alpha和beta均为1时，输出图像的对应像素值等于两个输入图像对应像素值的和再加上gamma。 addWeighted函数在图像处理中广泛使用，常用于图像叠加、图像融合、图像过渡等应用场景。它可以实现不同权重的图像融合，使得合成后的图像达到一定的效果，如调整透明度、颜色均衡等。