目标
在本教程中，您将学习：
- 什么是线性混合以及为什么它有用;
- 如何使用 addWeighted（） 添加两个图像
理论
注意
下面的解释属于Richard Szeliski的《计算机视觉：算法和应用》一书
从我们之前的教程中，我们已经知道了一些像素运算符。一个有趣的二元（双输入）算子是线性混合算子：
\[g（x） = （1 - \alpha）f_{0}（x） + \alpha f_{1}（x）\]
通过改变 \（\alpha\） 与 \（0 \rightarrow 1\） 相比，此运算符可用于在两个图像或视频之间执行时间交叉融合，如幻灯片放映和电影制作中所示（很酷，嗯？
源代码
C++爪哇岛蟒
从此处下载源代码。
#include“opencv2/imgcodecs.hpp”#include“opencv2/highgui.hpp”#include < iostream>使用命名空间 CV;我们在这里不是“使用命名空间 std”，以避免 c++17 中 beta 变量和 std：：beta 之间的冲突使用 std：：cin;使用 std：：cout;使用 std：：endl;int main（ 无效 ){双阿尔法 = 0.5;双贝塔;双输入;垫子 src1， src2， dst;cout << “Simple Linear Blender ” << endl;cout << “-----------------------” << endl;cout << “* 输入 alpha [0.0-1.0]： ”;cin >>输入;如果 alpha 介于 0 和 1 之间，我们使用用户提供的 alphaif（ 输入 >= 0 && 输入 <= 1 ）{ alpha = 输入;src1 = imread（ samples：：findFile（“LinuxLogo.jpg”) );src2 = imread（ samples：：findFile（“WindowsLogo.jpg”) );if（ src1.empty（） ） { cout << “加载 src1 时出错” << endl;返回EXIT_FAILURE;}if（ src2.empty（） ） { cout << “加载 src2 时出错” << endl;返回EXIT_FAILURE;}贝塔 = （ 1.0 - 阿尔法 ）;addWeighted（ src1， alpha， src2， beta， 0.0， dst）;imshow（ “线性混合”， dst ）;waitKey（0）;返回 0;}
解释
C++爪哇岛蟒
由于我们将要执行：
\[g（x） = （1 - \alpha）f_{0}（x） + \alpha f_{1}（x）\]
我们需要两个源图像（\（f_{0}（x）\）和\（f_{1}（x）\））。因此，我们以通常的方式加载它们：
src1 = imread（ samples：：findFile（“LinuxLogo.jpg”) );
src2 = imread（ samples：：findFile（“WindowsLogo.jpg”) );
我们使用了以下图像：LinuxLogo.jpg和WindowsLogo.jpg
警告
由于我们添加了 src1 和 src2，因此它们的大小（宽度和高度）和类型必须相同。
现在我们需要生成图像。为此，函数 addWeighted（） 非常方便：g(x)
贝塔 = （ 1.0 - 阿尔法 ）;
addWeighted（ src1， alpha， src2， beta， 0.0， dst）;
因为 addWeighted（） 产生：
dst=α⋅src1+β⋅src2+γ
在本例中，是上述代码中的参数 0.0。gamma0.0
创建窗口，显示图像并等待用户结束程序。
imshow（ “线性混合”， dst ）;
waitKey（0）;
结果
