目标

在本教程中，您将学习：

• 什么是线性混合，为什么它是有用的？
• 如何使用cv :: addWeighted添加两个图像

理论

注意

下面的解释属于Richard Szeliski 的“ 计算机视觉：算法与应用 ”一书

从我们以前的教程中，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：

通过从0 \ rightarrow 1改变，此运算符可用于执行两个图像或视频之间的时间交叉解，如幻灯片放映和电影制作（cool，eh？）所示。α0→1

源代码

从这里下载源代码。

#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main( void )
{
   double alpha = 0.5; double beta; double input;
   Mat src1, src2, dst;
   cout << " Simple Linear Blender " << endl;
   cout << "-----------------------" << endl;
   cout << "* Enter alpha [0-1]: ";
   cin >> input;
   // We use the alpha provided by the user if it is between 0 and 1
   if( input >= 0 && input <= 1 )
     { alpha = input; }
   src1 = imread( "../data/LinuxLogo.jpg" );
   src2 = imread( "../data/WindowsLogo.jpg" );
   if( src1.empty() ) { cout << "Error loading src1" << endl; return -1; }
   if( src2.empty() ) { cout << "Error loading src2" << endl; return -1; }
   beta = ( 1.0 - alpha );
   addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);
   imshow( "Linear Blend", dst );
   waitKey(0);
   return 0;
}

说明

• 由于我们要执行：
  

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

   src1 = imread（“../data/LinuxLogo.jpg”）;
   src2 = imread（“../data/WindowsLogo.jpg”）;

警告

由于我们添加 src1和src2，它们必须具有相同的大小（宽和高）和类型。

• 现在我们需要生成g(x)图像。为此，函数cv :: addWeighted非常方便：

   β=（1.0-α）;
   addWeighted（src1，alpha，src2，beta，0.0，dst）;

因为cv :: addWeighted产生：

在这种情况下，gamma是上面代码中的参数。0.0

• 创建窗口，显示图像并等待用户结束程序。

   imshow( "Linear Blend", dst );
   waitKey(0);

结果