C++之OpenCV入门到提高006：图像混合

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;
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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             */
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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。