Linux39：OPENCV图像叠加

1.图像叠加功能简介

2.OPENCV中图像叠加常用的API

2.1.copyTo方法进行图像叠加

[3.代码，copyto 图层叠加](#3.代码，copyto 图层叠加)

1.创建矩形rect（）

[4. 创建ROI - operator()](#4. 创建ROI - operator())

[5. 复制图像 - copyTo()](#5. 复制图像 - copyTo())

[4.addWeighted 方法对图像数据进行图像叠加](#4.addWeighted 方法对图像数据进行图像叠加)

[5.代码，addweighted 图层叠加](#5.代码，addweighted 图层叠加)

1.图像叠加功能简介

图像叠加顾名思义就是在原图像里面，添加一些其他图像数据，最常见的就是在原图像中添加一些水印图像。这些水印图像可以是：时问戳、L0G0图像等等。

2.OPENCV中图像叠加常用的API

在OPENCV中，图像叠加有许多的API，我们就来介绍最常用的几个API。

2.1.copyTo方法进行图像叠加

copyTo是非常常用的图像叠加方法，这个方法关键是要先选取一个Rect的兴趣区域，然后再调用copyTo的方法把感兴趣区域添加到原图像，copyTo的AP定义如下，它的工作流程如上图，一般而言logo的图像大小要小于原图像：

void copyTof（OutputArray m ) const

传递参数：OutputArray是可感兴趣的图像二进制数据，具体实现的代码如下

3.代码，copyto 图层叠加

cs 复制代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv; //Must Need Write cv
using namespace std;

int main()
{
    Mat mat = Mat(400,600,CV_8UC3,Scalar(218,211,146));
    imwrite("src.jpg",mat);

    Mat mat1 = Mat(100,200,CV_8UC3,Scalar(255,0,0));
    std::vector<int> params = {cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY,40};
    imwrite("logo.jpg",mat1,params);

    Mat src_img = imread("src.jpg");
    Mat logo_img = imread("logo.jpg");

    Mat logo_img_roi = src_img(Rect(0,0,logo_img.cols,logo_img.rows));
    logo_img.copyTo(logo_img_roi);

    imwrite("src_copyto.jpg",src_img);

    return 0;
}

注：

1.创建矩形rect（）

cs 复制代码

Rect(int x, int y, int width, int height)
// 或
Rect(Point pt, Size sz)  // 点+尺寸的方式

x - 左上角的x坐标

含义：矩形左上角在图像中的列位置（水平方向）

范围：0 ≤ x < 图像宽度

作用：确定矩形开始的位置

y - 左上角的y坐标

含义：矩形左上角在图像中的行位置（垂直方向）

范围：0 ≤ y < 图像高度

作用：确定矩形开始的行

width - 矩形的宽度

含义：矩形的水平尺寸（列数）

范围：> 0，且 x + width ≤ 图像宽度

作用：确定矩形在水平方向包含多少像素

height - 矩形的高度

含义：矩形的垂直尺寸（行数）

范围：> 0，且 y + height ≤ 图像高度

作用：确定矩形在垂直方向包含多少像素

4. 创建ROI - operator()

（Region of Interest）

cs 复制代码

Mat logo_image_roi = src_image_pic(rect(...));

操作符 ：Mat::operator()(const Rect& roi)
作用：从原图中提取一个感兴趣区域
参数：Rect对象（定义要提取的区域）
返回值 ：新的Mat对象，但共享原图的数据 （不是副本）
特点：修改roi会修改原图

5. 复制图像 - copyTo()

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logo_image_pic.copyTo(m: logo_image_roi);

函数：Mat::copyTo()
作用：将图像复制到目标矩阵中
参数：m - 目标矩阵
特点：如果目标矩阵已有数据，会先释放原数据

4.addWeighted 方法对图像数据进行图像叠加

addWeighted也是一种常用的图像叠加方法，它的原理是执行两个图像的加权和操作。这个函数可以创建一副新的图像，这其中包括两幅输入图像的加权数据，这个函数通常用在图像的融合还有混合，它和 copyTo 的不同在于，adaWeighted 可以修改图片的清晰度和渐变度，而 cpyTo 不行。下面我们来看看这个函数的API定义:

CV_EXPORTS_W void addWeighted(inputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1);

第一个参数：src1，第一个输入的图像

第二个参数：alpha，第一个输入图像的权重值，是一个双精度浮点数

第三个参数：src2，第二个输入图像

第四个参数：beta，第二个输入图像的权重，是一个双精度浮点数

第五个参数：gamma加权和的可选标量，通常是一个双精度浮点数，默认为0

第六个参数：dst输出图像，这里是存储加权图像的结果

第七个参数：输出图像的类型，默认是-1，表示的是输入图像和输出图像类型一致

关于 addWeighted 加权，一般也会用数学公式进行表示，这个数学公式如下:

dst = src1 *alpha + src2 * beta + gamma

下面是 addWeighted 的DEMO代码，在使用 addWeighted 分为两种情况，一种是两个融合图像的尺寸相同，另外一种是两个图像不一致的情况

5.代码，addweighted 图层叠加

cs 复制代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv; //Must Need Write cv
using namespace std;

int main()
{
    Mat mat = Mat(400,600,CV_8UC3,Scalar(218,211,146));
    imwrite("src.jpg",mat);

    Mat mat1 = Mat(100,200,CV_8UC3,Scalar(255,0,0));
    std::vector<int> params = {cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY,40};
    imwrite("logo.jpg",mat1,params);

    Mat src_img = imread("src.jpg");
    Mat logo_img = imread("logo.jpg");

    Mat logo_img_roi = src_img(Rect(0,0,logo_img.cols,logo_img.rows));
    logo_img.copyTo(logo_img_roi);

    imwrite("src_copyto.jpg",src_img);

    if(logo_img.size != src_img.size)
    {
        Mat img_roi = src_img(Rect(0,100,logo_img.cols,logo_img.rows));
        double alpha = 0.4;
        double beta = 1 - alpha;
        int gamma = 0;

        addWeighted(img_roi,alpha,logo_img,beta,gamma,img_roi);

        imwrite("addweighter_notsize.jpg",src_img);

    }
    else
    {
        double alpha = 0.4;
        double beta = 1 - alpha;
        int gamma = 0;
        Mat src_addweighted;

        addWeighted(src_img,alpha,logo_img,beta,gamma,src_addweighted);

        imwrite("addweighter_samesize.jpg",src_addweighted);
    }



    return 0;
}

效果：

注：

1.参数

实现标准的透明度叠加 时，才需要保持 alpha+beta=1 。其他应用场景可以根据需要自由调整！

如果总和>1，可能导致图像过亮（像素值接近饱和）
如果总和<1，可能导致图像变暗
OpenCV会自动将结果裁剪到有效范围（如0-255）

2.gamma亮度调节参数

数据类型匹配：gamma的值应该与图像的数据类型匹配
溢出处理：OpenCV会自动处理溢出（裁剪到有效范围）
浮点图像：对浮点图像要特别小心，gamma值通常很小

不同数据类型的影响

对于8位图像（0-255）

// gamma可以是正数或负数

cv::addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 30, result); // 变亮

cv::addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, -20, result); // 变暗

// OpenCV会自动将结果裁剪到0-255范围内

对于浮点图像（0.0-1.0）

cv::Mat img1_f, img2_f, result_f;

// 转换为浮点型

img1.convertTo(img1_f, CV_32FC3, 1.0/255.0);

img2.convertTo(img2_f, CV_32FC3, 1.0/255.0);

cv::addWeighted(img1_f, 0.5, img2_f, 0.5, 0.1, result_f);

// gamma=0.1 会使图像显著变亮（因为范围是0-1）