OpenCV学习记录之多通道图像混合

最新推荐文章于 2023-12-05 14:03:51 发布

原创最新推荐文章于 2023-12-05 14:03:51 发布 · 293 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

OpenCV 专栏收录该内容

11 篇文章

订阅专栏

本文档记录了使用OpenCV进行多通道图像处理的过程，特别是将蓝色通道与logo图像进行加权混合的操作。首先，读取源图像和logo图像，接着将三通道图像拆分为单通道，然后将蓝色通道指定区域与logo进行加权操作，最后再合并回三通道图像并显示结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-------------------------------
//		描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------                                                                                 
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

bool main()
{
	//【0】定义相关变量
	Mat srcImage;
	Mat logoImage;
	vector<Mat>channels;
	Mat imageBlueChannel;

	//【蓝色通道部分】
	//描述：多通道混合-蓝色分量部分
	//【1】读入图片
	srcImage = imread("dota_jugg.jpg");
	logoImage = imread("dota_logo.jpg",0);
	if (!srcImage.data) { printf("读取srcImage错误！\n"); return false; }
	if(!logoImage.data){ printf("读取logoImage错误！\n"); return false; }
	
	//【2】将一个三通道的多通道图像转换为3个单通道图像
	split(srcImage, channels);
	
	//【3】将原图的蓝色通道引用返回给imageBlueChannel，注意是引用，相当于两者等价，修改其中一个另一个跟着变
	imageBlueChannel = channels.at(0);
	
	//【4】将原图的蓝色通道的（500,250）坐标处右下方的一块区域和logo图进行加权操作，将得到的混合结果存到imageBlueChannel中
	addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0, logoImage, 0.5, 0., imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));

	//【5】将三个单通道重新合并成一个三通道
	merge(channels, srcImage);

	//【6】显示效果图
	namedWindow("<1>游戏原画+logo蓝色通道");
	imshow("<1>游戏原画+logo蓝色通道", srcImage);

	waitKey(0);
	return true;
}