一、介绍
今天是这个系列《C++之 Opencv 入门到提高》的第六篇文章。这篇文章也不难，介绍如何图像的混合操作。图像本质上也是数据，既然是数据，我们就可以针对两张或者多张图片进行加、减、乘、除的操作，这些操作太生硬了，这种混和并不是我们想要的，针对混合有专门的接口实现，我们可以对比一下之间的差异。这都是基础，为以后的学习做好铺垫。虽然操作很简单，但是背后有很多东西需要我们深究，才能做到知其然知其所以然。OpenCV 具体的简介内容，我就不多说了，网上很多，大家可以自行脑补。
OpenCV 的官网地址：https://opencv.org/，组件下载地址：https://opencv.org/releases/。
OpenCV 官网学习网站：https://docs.opencv.ac.cn/4.10.0/index.html
我需要进行说明，以防大家不清楚，具体情况我已经罗列出来。
操作系统：Windows Professional 10（64位）
开发组件：OpenCV -- 4.10.0
开发工具：Microsoft Visual Studio Community 2022 (64 位) - Current版本 17.8.3
开发语言：C++（VC16）
二、知识学习
接口很简单，不用多说，仔细研究一下原理更有用。
1 #include <opencv2/opencv.hpp>
2 #include <iostream>
3 #include <math.h>
4
5 using namespace std;
6 using namespace cv;
7
8 /// <summary>
9 /// 图像混合
10 /// 1、理论介绍
11 /// 2、相关API（addWeighted）
12 /// </summary>
13 /// <returns></returns>
14 int main6()
15 {
16 //1、理论介绍
17 //线性混合操作：g(x)=(1-a)f0(x)+af1(x) 其中 a 的取值范围 0-1 之间。
18 // f0(x) 表示第一幅输入图像，f1(x) 表示第二幅输入图像，a 表示权重，表示第一幅图占的权重，或者是第二幅图占的权重，g(x)表示生成后的图像。
19 // Mat 图像是一个二维矩阵，就是具有行和列的数据数组，如果我们针对两张图片的每个像素点进行上述操作，最后就会得到混合后的图像。
20
21 //2、void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1)
22 /*
23 函数 addWeighted 计算两个数组的加权和，如下所示:
24 \f[\texttt{ dst } (I) = \texttt{ saturate } (\texttt{ src1 } (I) * \texttt{ alpha } + \texttt{ src2 } (I) * \texttt{ beta } + \texttt{ gamma })\f]
25 其中 I 是数组元素的多维索引。对于多通道数组，每个通道都是独立处理的。
26 该函数可以替换为矩阵表达式：dst = src1*alpha + src2*beta + gamma;
27
28 @note Saturation is not applied when the output array has the depth CV_32S.You may even get
29 result of an incorrect sign in the case of overflow.
30 @param src1 第一张输入的图像数组.
31 @param alpha 第一张输入图像的 alpha 值.
32 @param src2 第二个输入图像数组的大小和通道号与 src1 相同。
33 @param beta 第二个输入图像的 alpha 权重。
34 @param gamma 添加到每个 sum 的标量。
35 @param dst 输出图像数组，该数组具有与 Input 图像数组相同的大小和通道数.
36 @param dtype 输出图像的可选深度：当两个输入图像具有相同的深度时，可以将 dtype 设置为-1,这相当于src1.depth()。
37 @sa add, subtract, scaleAdd, Mat::convertTo
38 */
39
40
41 //注意：图像大小和类型必须一致。
42 Mat src1,src2;
43 src1 = imread("D:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\TestImage\\guanyu.jpg",IMREAD_COLOR);
44 src2 = imread("D:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\TestImage\\guanyu2.jpg", IMREAD_COLOR);
45 if (src1.empty())
46 {
47 cout << "图像1加载失败！！！" << endl;
48 return -1;
49 }
50 if (!src2.data)
51 {
52 cout << "图像2加载失败！！！" << endl;
53 return -1;
54 }
55
56 if (src1.rows == src2.rows && src1.cols == src2.cols && src1.type() == src2.type())
57 {
58 Mat dst = Mat::zeros(src1.size(),src1.type());
59 double alpha = 0.1;
60 addWeighted(src1, alpha, src2, (1 - alpha), 0, dst);
61 //add(src1, src2, dst);
62 //multiply(src1, src2, dst);
63
64 imshow("原图1", src1);
65 imshow("原图2", src2);
66 namedWindow("混合窗口", WINDOW_AUTOSIZE);
67 imshow("混合窗口", dst);
68 }
69 else
70 {
71 cout << "图像1和图像2不同！！！" << endl;
72 }
73
74 waitKey(0);
75
76 return 0;
77 }图像混合的效果：
原图1：
原图2：
混合图：
仔细看背景，是有另外一张图的。
图像相加的效果：
图像相乘的效果：
没法看了，太亮了，相乘的结果就是接近255最大值，也就是接近白色了。
三、总结
这是 C++ 使用 OpenCV 的第六篇文章，其实也没那么难，感觉是不是还是很好入门的，那就继续。初见成效，继续努力。皇天不负有心人，不忘初心，继续努力，做自己喜欢做的，开心就好。