跟我一起学opencv 第五课之图像的混合

*理论-线性混合操作

g(x) = (1-α）f0(x)+αf1(x)  α的取值范围位0-1之间  f0(x)为图像1，f1(x)表示第二张图像 α是混合系数   g(x)是生成的图像，对每一个像素进行这个线性公式的操作

*相关API

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

参数介绍：

参数1：输入图像Mat-src1

参数2：输入图像的src1的alpha值

参数3：输入图像Mat-src2

参数4：输入图像src2的alpha值

参数5：gamma值

参数6：输出混合图像Mat

注意事项：两张图像的大小和类型必须一致才可以进行混合

*代码展示

#include<opencv2opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace std;
using namespace cv;
/*图像操作*/
int main(int argc, char **argv)
{
    Mat src1 = imread("E:\vsprom\learn05\v15.jpg");
    
    if (src1.empty())
    {
        cout << "can not load imagefile1...." << endl;
        return -1;
    }
    namedWindow("in1 image win", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("in1 image win", src1);

    Mat src2 = imread("E:\vsprom\learn05\v18.jpg");
    if (src2.empty())
    {
        cout << "can not load imagefile2...." << endl;
        return -1;
    }
    namedWindow("in2 image win", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("in2 image win", src2);

    
    Mat dst;
    double alpha = 0.5;//混合比例
    if (src1.rows == src2.rows && src1.cols == src2.cols && src2.type() == src1.type())//两张图像大小和类型一致才可以混合
    {
        addWeighted(src1, alpha, src2, (1.0 - alpha), 0.0, dst);
        namedWindow("hunhe window", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("hunhe window", dst);
    }



    waitKey(0);
    return 0;
}

看一下效果图的展示：

我们在看看乘法混合：

代码

multiply(src1, src2, dst, 1.0);//乘法混合

看看运行效果：