OpenCV图像的线性操作,addWeighted实现两图像混合, C++
图像的线性操作很常见,例如两幅图像混合;
非线性操作比如寻找最大值;
OpenCV中addWeighted函数可以实现
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()
创建一个进度条,实现实时调整
代码实现
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
#define WINDOW_NAME "线性混合" //为窗口标题定义的宏
const int g_nMaxAlphaValue = 100;//Alpha值的最大值
int g_nAlphaValueSlider;//滑动条对应的变量
double g_dAlphaValue;
double g_dBetaValue;
//声明存储图像的变量
Mat g_srcImage1;
Mat g_srcImage2;
Mat g_dstImage;
void on_Trackbar( int, void* )
{
//求出当前alpha值相对于最大值的比例
g_dAlphaValue = (double) g_nAlphaValueSlider/g_nMaxAlphaValue ;
//则beta值为1减去alpha值
g_dBetaValue = ( 1.0 - g_dAlphaValue );
//根据alpha和beta值进行线性混合
addWeighted( g_srcImage1, g_dAlphaValue, g_srcImage2, g_dBetaValue, 0.0, g_dstImage);
//显示效果图
imshow( WINDOW_NAME, g_dstImage );
}
int main( int argc, char** argv )
{
g_srcImage1 = imread("1.jpg");
g_srcImage2 = imread("2.jpg");
if( !g_srcImage1.data ) { printf("读取第一幅图片错误,请确定目录下是否有imread函数指定图片存在~! \n"); return -1; }
if( !g_srcImage2.data ) { printf("读取第二幅图片错误,请确定目录下是否有imread函数指定图片存在~!\n"); return -1; }
//设置滑动条初值为70
g_nAlphaValueSlider = 70;
//创建窗体
namedWindow(WINDOW_NAME, 1);
//在创建的窗体中创建一个滑动条控件
char TrackbarName[50];
sprintf( TrackbarName, "透明值 %d", g_nMaxAlphaValue );
createTrackbar( TrackbarName, WINDOW_NAME, &g_nAlphaValueSlider, g_nMaxAlphaValue, on_Trackbar );
//结果在回调函数中显示
on_Trackbar( g_nAlphaValueSlider, 0 );
//按任意键退出
waitKey(0);
return 0;
}
结果展示: