图像混合

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理论
-线性混合操作


相关API (addWeighted)

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void cvAddWeighted(
 const CvArr* src1, 
double alpha,
const CvArr* src2, 
double beta,
double gamma,
 CvArr* dst );

参数1：输入图像Mat – src1(第一张图像)
参数2：输入图像src1的alpha值(权重)
参数3：输入图像Mat – src2(另一张图像)
参数4：输入图像src2的alpha值(权重)
参数5：gamma值(校验值)
参数6：输出混合图像

注意点：两张图像的大小和类型必须一致才可以

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dst=(I) =saturate( src1(I)* alpha + src2(I) *beta + gamma )

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/*
注意:
进行线性混合时,2张图的大小和类型必须一致
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src1,src2, dst;
	src1 = imread("j1.jpg");
	src2 = imread("j2.jpg");
	if (!src1.data || !src2.data) {
		printf("加载图片异常\n");
		return -1;
	}
	double alpha = 0.5;
	//设定权重

	if (src1.rows==src2.rows && src1.cols==src2.cols && src1.type()==src2.type())
		//判断2张图的大小和类型是不是一致
	{
		addWeighted(src1, alpha, src2, (1.0 - alpha),0.0,dst);
		//调用混合函数
		//add(src1, src2, dst, Mat());
		//这个函数也是可以混合 但是效果很差
		//multiply(src1, src2, dst, 1.0);
		//这个是图像相乘的结果
		
	}
	else {
	
		cout << "2张图的大小或者类型不一致,程序退出!";
		return -1;
	}

	namedWindow("j1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("j1", src1);
	namedWindow("j2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("j2", src2);	
	namedWindow("最终效果图", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("最终效果图", dst);


	waitKey(0);
	return 0;
}