函数说明

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst
  • 1

参数说明

  • src1 – first input array.
  • alpha – weight of the first array elements.
  • src2 – second input array of the same size and channel number as src1.
  • beta – weight of the second array elements.
  • dst – output array that has the same size and number of channels as the input arrays.
  • gamma – scalar added to each sum.
  • dtype – optional depth of the output array; when both input arrays have the same depth, dtype can be set to -1, which will be equivalent to src1.depth().

此函数可以用一下矩阵表达式来代替:

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma;

注意:由参数说明可以看出,被叠加的两幅图像必须是尺寸相同、类型相同的;并且,当输出图像array的深度为CV_32S时,这个函数就不适用了,这时候就会内存溢出或者算出的结果压根不对。

CV_32S is a signed 32bit integer value for each pixel

python代码实现:

# coding=utf-8

import cv2

# 底板图案
bottom_pic = 'girl1.jpg'
# 上层图案
top_pic = 'girl2.jpg' bottom = cv2.imread(bottom_pic)
top = cv2.imread(top_pic) h, w, _ = bottom.shape img2 = cv2.resize(top, (w,h), interpolation=cv2.INTER_AREA) #alpha,beta,gamma可调
alpha = 0.7
beta = 1-alpha
gamma = 0 # 权重越大,透明度越低
overlapping = cv2.addWeighted(bottom, alpha, img2, beta, gamma)
#cv2.addWeighted(bottom, 0.5, img2, 0.5, 0)
#overlapping = cv2.addWeighted(bottom,0.8,top,0.2,0)
# 保存叠加后的图片
cv2.imwrite('overlap(8:2).jpg', overlapping) cv2.namedWindow('newImage')
cv2.imshow('newImage',overlapping)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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