c++视觉图像线性混合

图像线性混合

使用 cv::addWeighted() 函数对两幅图像进行线性混合。alpha 和 beta 是两幅图像的权重,它们之和应该等于1。gamma 是一个可选的增益,这里设置为0。

你可以通过调整 alpha 的值来改变混合比例。如果 alpha=0.5,则两幅图像等权重混合,如果 alpha=0.7,则第一幅图像的权重更大。

图像线性混合(Image Blending)通常是通过权重对两幅图像进行加权相加的操作,产生一幅新的图像。这是一个简单的线性混合的示例:

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
	// 读取两幅图像
	cv::Mat image1 = cv::imread("11.png");
	cv::Mat image2 = cv::imread("22.png");

	// 检查图像是否成功加载
	if (image1.empty() || image2.empty()) {
		std::cerr << "Error: Could not read the image(s)." << std::endl;
		return -1;
	}

	// 确保两幅图像大小相同
	if (image1.size() != image2.size()) {
		std::cerr << "Error: Image sizes do not match." << std::endl;
		return -1;
	}

	// 定义混合权重
	double alpha = 0.5;  // 第一幅图像的权重
	double beta = 1.0 - alpha;  // 第二幅图像的权重

	// 进行线性混合
	cv::Mat blendedImage;
	cv::addWeighted(image1, alpha, image2, beta, 0.0, blendedImage);

	// 显示原始图像和混合后的图像
	cv::imshow("Image 1", image1);
	cv::imshow("Image 2", image2);
	cv::imshow("Blended Image", blendedImage);

	// 等待按键
	cv::waitKey(0);

	return 0;
}

设置感兴趣区域再矩形线形混合

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取两幅图像
    cv::Mat image1 = cv::imread("11.png");
    cv::Mat image2 = cv::imread("22.png");

    // 检查图像是否成功加载
    if (image1.empty() || image2.empty()) {
        std::cerr << "Error: Could not read the image(s)." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 确保两幅图像大小相同
    if (image1.size() != image2.size()) {
        std::cerr << "Error: Image sizes do not match." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 定义感兴趣区域的矩形
    cv::Rect roiRect(100, 50, 150, 100);

    // 定义不同区域的权重
    double alpha1 = 0.8;  // 第一幅图像的权重
    double beta1 = 1.0 - alpha1;  // 第二幅图像的权重

    double alpha2 = 0.3;  // 第一幅图像的权重
    double beta2 = 1.0 - alpha2;  // 第二幅图像的权重

    // 创建两个感兴趣区域
    cv::Mat roi1 = image1(roiRect);
    cv::Mat roi2 = image2(roiRect);

    // 进行线性混合
    cv::Mat blendedROI;
    cv::addWeighted(roi1, alpha1, roi2, beta1, 0.0, blendedROI);

    // 将混合后的ROI放回原图像
    blendedROI.copyTo(image1(roiRect));

    // 显示原始图像和混合后的图像
    cv::imshow("Image 1", image1);
    cv::imshow("Image 2", image2);

    // 等待按键
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}
相关推荐
予枫的编程笔记1 小时前
Agent 到底是什么?从架构演进看 AI Agent 的工程定义
人工智能·agent·harness·agent的演进
成都渲染101云渲染66664 小时前
如何在3ds Max中实现更快、更高质量的渲染
前端·javascript·人工智能
十铭忘6 小时前
MOTIONGPT3:人类运动作为第二模态
人工智能
weigangwin7 小时前
采用 mem0 之前,先决定 Agent 到底允许记住什么
人工智能·opencv·ai·llm·memory·ai agent·mem0
木木学AI7 小时前
AI客服系统技术选型:Agentic架构与传统规则引擎的能力差异评估
人工智能·架构
hhzz7 小时前
Python大数据实战(十六):音乐推荐系统——基于协同过滤算法构建个性化歌单引擎
大数据·人工智能·python·数据挖掘·数据分析
带娃的IT创业者7 小时前
突破算力与安全的边界:深度解析 Mythos AI 的“受信发布”机制与技术影响
人工智能·安全·大语言模型·ai安全·mythos ai·受信发布·ai监管
dreamread7 小时前
2026紫微八字同排工具怎么选:看盘面切换、功能边界和学习路径
人工智能·软件工具·传统文化
耍酷的魔镜7 小时前
核心设计理念:5W2H、JSON-LD 与通用知识图谱
人工智能·json·知识图谱
星河耀银海8 小时前
大模型安全:对抗攻击与防御方法
人工智能·安全·大模型