关于OpenCV中的cvAddWeighted的介绍可参见《opencv中的cvAddWeighted函数》
cvAddWeighted有个问题，它只能实现两张图片的直接融合，往往产生明显的融合边界，这在我的图像操作应用中不能满足要求，特别是那讨厌的边界，所以我准备改进之。下面直接贴上我的addWeighted
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// Author:xingrun
// Description:addWeighted自动根据设定参数完成融合，
// 一开始src1,src2的权值分别为1,0，最后权值分别变成0,1，融合效果较好，无明显边界
// Time:2014-1-6 20:50:03
// Param：暂未实现通道为1的图片融合处理
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void addWeighted(const IplImage *src1,const IplImage* src2,IplImage* dst,double gama = 0)
{
CV_Assert(src1->depth == src2->depth);
CV_Assert(dst->depth == src2->depth);
CV_Assert(src1->nChannels == src2->nChannels);
CV_Assert(dst->nChannels == src2->nChannels);
CvRect rect1 = cvGetImageROI(src1);
CvRect rect2 = cvGetImageROI(src2);
CvRect dstRect = cvGetImageROI(dst);
CV_Assert(rect1.width == rect2.width && rect1.height == rect2.height);
CV_Assert(rect2.width == dstRect.width && rect2.height == dstRect.height);
int c,r,l;//c--Channel，r-Row，l-coLumn
int val,val1,val2;
double alpha = 0;
double beta = 0;
if(dst->nChannels==3)
{
for (c = 0; c < 3; c++)
for (r = dstRect.y; r < dstRect.y+dstRect.height; r++)
for (l = dstRect.x; l < dstRect.x+dstRect.width; l++)
{
val1 = ((uchar*)(src1->imageData + src1->widthStep*(rect1.y+r-dstRect.y)))[(rect1.x+l-dstRect.x)*3+c];
val2 = ((uchar*)(src2->imageData + src2->widthStep*(rect2.y+r-dstRect.y)))[(rect2.x+l-dstRect.x)*3+c];
alpha = (double)(dstRect.y+dstRect.height-1-r)/(dstRect.height-1);
beta = 1 -alpha;
val = (int)(val1*alpha + val2*beta + gama);
if(val<0)
val=0;
else if(val>255)
val=255;
((uchar*)(dst->imageData + dst->widthStep*r))[l*3+c] = (uchar)val;
}
}
else if(dst->nChannels==1)
{
//留待实现
}
}
上面代码中，参数alpha和beta是根据高度（或row）来自动调整的，所以我的这个函数适合上下融合图片，如果需要左右融合或者特定形状融合的话，可以增加传入参数来扩展功能。
下面分别使用cvAddWeighted和addWeighted对比一下上下融合的结果。
源图片：
21.jpg
22.jpg
在MFC中使用以下代码：
void CMytestDlg::OnBnClickedBtnAddWeightedComp()
{
IplImage *src1 = cvLoadImage("dataset\21.jpg");
IplImage *src2 = cvLoadImage("dataset\22.jpg");
IplImage *dst_cvAddWeighted = NULL;
IplImage *dst_addWeighted = NULL;
IplImage *weightImg = NULL;
if (src1 && src2)
{
dst_cvAddWeighted = cvCreateImage(cvSize(src1->width,src1->height/2+src2->height),src1->depth,src1->nChannels);
dst_addWeighted = cvCreateImage(cvSize(src1->width,src1->height/2+src2->height),src1->depth,src1->nChannels);
weightImg = cvCreateImage(cvSize(src1->width,src1->height/2),src1->depth,src1->nChannels);
if (dst_cvAddWeighted && dst_addWeighted)
{
cvNamedWindow("cvAddWeighted");
cvNamedWindow("addWeighted");
//融合中间部分
cvSetImageROI(src1,cvRect(0,src1->height/2,src1->width,src1->height/2));
cvSetImageROI(src2,cvRect(0,0,src1->width,src1->height/2));
cvSetImageROI(dst_cvAddWeighted,cvRect(0,src1->height/2,src1->width,src1->height/2));
cvSetImageROI(dst_addWeighted,cvRect(0,src1->height/2,src1->width,src1->height/2));
cvAddWeighted(src1,0.5,src2,0.5,0,dst_cvAddWeighted);
addWeighted(src1,src2,dst_addWeighted);
cvResetImageROI(src1);
cvResetImageROI(src2);
cvResetImageROI(dst_cvAddWeighted);
cvResetImageROI(dst_addWeighted);
//拷贝上部分
cvSetImageROI(src1,cvRect(0,0,src1->width,src1->height/2));
cvSetImageROI(dst_cvAddWeighted,cvRect(0,0,src1->width,src1->height/2));
cvSetImageROI(dst_addWeighted,cvRect(0,0,src1->width,src1->height/2));
cvCopy(src1,dst_cvAddWeighted);
cvCopy(src1,dst_addWeighted);
cvResetImageROI(src1);
cvResetImageROI(dst_cvAddWeighted);
cvResetImageROI(dst_addWeighted);
//拷贝下面部分
cvSetImageROI(src2,cvRect(0,src1->height/2,src1->width,src2->height - src1->height/2));
cvSetImageROI(dst_cvAddWeighted,cvRect(0,src1->height,src1->width,src2->height - src1->height/2));
cvSetImageROI(dst_addWeighted,cvRect(0,src1->height,src1->width,src2->height - src1->height/2));
cvCopy(src2,dst_cvAddWeighted);
cvCopy(src2,dst_addWeighted);
cvResetImageROI(src2);
cvResetImageROI(dst_cvAddWeighted);
cvResetImageROI(dst_addWeighted);
//显示
cvShowImage("cvAddWeighted",dst_cvAddWeighted);
cvWaitKey(10);
cvShowImage("addWeighted",dst_addWeighted);
cvWaitKey(10);
//保存
cvSaveImage("cvAddWeighted.jpg",dst_cvAddWeighted);
cvSaveImage("addWeighted.jpg",dst_addWeighted);
//释放内存
cvReleaseImage(&dst_cvAddWeighted);
dst_cvAddWeighted = NULL;
cvReleaseImage(&dst_addWeighted);
dst_addWeighted = NULL;
//cvDestroyAllWindows();
}
cvReleaseImage(&src1);
src1 = NULL;
cvReleaseImage(&src2);
src2 = NULL;
}
}
得到结果：
cvAddWeighted.jpg
addWeighted.jpg
细看结果，可发现cvAddWeighted.jpg中有明显的拼接痕迹，而在addWeighted.jpg不存在，效果明显。