OpenCV-Python - 核心功能 - 使用 OpenCV 添加（混合）两个图像

数据库杂货铺 2022-01-23

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使用 OpenCV 添加（混合）两个图像

目标

在本文中将学习：

● 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

请注意

下面的解释来自 Richard Szeliski 的《计算机视觉: 算法和应用》一书

在之前的教程中，我们已经知道了一些像素运算符。一个有趣的二元(双输入)运算符是线性混合运算符：

g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)

通过改变 α 值从 0→1，这个运算可以用于在两个图像或视频之间执行时间上的交叉融合，就像在幻灯片放映和电影制作中看到的那样(很酷，不是吗?)

源码

from __future__ import print_function
import cv2 as cv


alpha = 0.5
try:
    raw_input          # Python 2
except NameError:
    raw_input = input  # Python 3


print(''' 简易线性混合器
-----------------------
* 请输入 alpha [0.0-1.0]: ''')
input_alpha = float(raw_input().strip())


if 0 <= alpha <= 1:
    alpha = input_alpha


# 加载
src1 = cv.imread('python.jpg')
src2 = cv.imread('opencv.jpg')


if src1 is None:
    print("加载 src1 错误")
    exit(-1)
elif src2 is None:
    print("加载 src2 错误")
    exit(-1)


# 混合图像
beta = (1.0 - alpha)
dst = cv.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0)


# 显示图像
cv.imshow('dst', dst)
cv.waitKey(0)


cv.destroyAllWindows()
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两个原图分别为：

解释

因为我们要执行：

g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)

我们需要两个源图像（f0(x) 和 f1(x)）。因此，我们以通常的方式加载它们：

src1 = cv.imread('python.jpg')
src2 = cv.imread('opencv.jpg')
复制

警告

我们要添加的 src1 和 src2 必须具有相同的大小（宽度和高度）和类型。

现在我们需要生成 g(x) 图像。使用函数 addWeighted() 非常方便：

beta = (1.0 - alpha)
dst = cv.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0)
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上述代码的 Numpy 版本（但 cv 函数大约快2倍）：

dst = np.uint8(alpha*(img1)+beta*(img2))
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由于 addWeighted() 产生：

dst=α⋅src1+β⋅src2+γ

在本例子中，gamma 在上述代码中是 0.0。

创建窗口，显示图像并等待用户结束程序。

cv.imshow('dst', dst)
cv.waitKey(0)
复制

结果：

(venv) c:\Python310test>python demo.py

简易线性混合器

-----------------------

* 请输入 alpha [0.0-1.0]:

0.6

官方文档：

https://docs.opencv.org/4.5.5/d5/d98/tutorial_mat_operations.html

python

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