初级图像混合——线性混合操作

addWeighted函数

 

这个函数的作用是，计算两个数组（图像阵列）的加权和。原型如下：

void addWeighted(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，常常填一个Mat。
• 第二个参数，alpha，表示第一个数组的权重
• 第三个参数，src2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。
• 第四个参数，beta，表示第二个数组的权重值。
• 第五个参数，dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。
• 第六个参数，gamma，一个加到权重总和上的标量值。看下面的式子自然会理解。
• 第七个参数，dtype，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（）。

   代码实例：

//---------------------------------【LinearBlending（）函数】-------------------------------------  
// 函数名：LinearBlending（）  
// 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合  
//--------------------------------------------------------------------------------------------  
bool LinearBlending()  
{  //【0】定义一些局部变量  double alphaValue = 0.5;  double betaValue;  Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;  //【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )  srcImage2= imread("大寒.jpg");  srcImage3= imread("小寒.jpg");  if(!srcImage2.data ) { printf("读取srcImage2错误~！ \n"); return false; }  if(!srcImage3.data ) { printf("读取srcImage3错误~！ \n"); return false; }  //【2】做图像混合加权操作  betaValue= ( 1.0 - alphaValue );  addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);  //【3】创建并显示原图窗口  namedWindow("<1>线性混合示例窗口【原图】 ", 1);  imshow("<1>线性混合示例窗口【原图】 ", srcImage2 );  namedWindow("<2>线性混合示例窗口【效果图】 ", 1);  imshow("<2>线性混合示例窗口【效果图】 ", dstImage );  return true;  }