理论-线性混合操作图像线性混合的数学原理：G(x)=(1-a)F(x)+aQ(x)相关API (addWeighted)代码演示
原创
2021-11-07 22:15:11
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#include <opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat a = imread("./a.jpg"); Mat b = imread("./b.jpg"); //要求a与b的大小应该相等 Mat out; addWeighted(a, 0.5, b, 0.5, 0.0, out); imshow("out",out)
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2021-07-13 18:22:28
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其实是加法，但是不同的是两幅图像的权重不同，这就会给人一种混 合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下： g (x) = (1 − α) f0 (x) + αf1 (x) 通过修改 α 的值（0 → 1），可以实现非常酷的混合。 现在我们把两幅图混合在一起。第一幅图的权重是 0.7，第二幅图的权重 是 0.3。函数 cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合
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2024-04-11 14:35:45
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图像混合的计算公式如下：g(x) = (1－α)f0(x) ＋αf1(x)通过修改α的值（0 → 1），可以实现混合函数cv2.addWeighte
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2022-06-01 16:41:13
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OpenCV功能越发强大，不学一下怎么行？
今天要分享这篇文章带我们一起了解图像混合，希望大家能掌握图像混篇文章，一起来了解一下吧！
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2022-11-15 10:19:23
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目录图像混合算法原理API代码演示现象总结 图像混合图像混合就是将两个尺寸一样的图像按照一定的比例混合到一起，比如我们配置颜料，我们也是按照一定的比例去配置，所有的比例之和为1。混合的方法有很多种，这里讲加权，相加，相乘算法原理我们用函数来表示一个图像，前提是所有的图像尺寸是一样的，即图像矩阵的行列一样，通道数一样我们用 f0(x) 和 f1(x) 来表示输入的图像，用 g(x) 来表示输出图像
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2023-11-26 20:22:18
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1 图像混合1 引入我们有时候会将两幅图像混合到一起，得到一幅新的图像，不同部分透明度不同，就会产生不一样的美感！OpenCV中提供了图像混合的API，可以按权重加和，计算原理如下：如果应用到图像中，我们令输出图像为dst，两个输入图像分别为img1，img2，权重分别为α，β，我们另外需要一个参数γ调整一下图像的亮度，γ大于0，图像变亮，图像小于0，图像变暗，后面我们还会说明。2 图像混合API
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2021-04-18 11:28:46
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#include <cstdio> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { Mat image1, image2, dst; // 加载图片 image1 = imread
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2022-05-24 11:27:00
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// 【头文件包含部分】 // 描述：包含程序所依赖的头文件 // #include <opencv2/core/core.hpp> #include
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2022-09-08 11:27:40
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#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; bool LinearBlendi
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2022-09-08 11:28:06
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1 感兴趣区域： ROI在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域 ( ROI. region of interest) ,来专注或者简化工作过程 。
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2022-06-09 15:13:11
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（1）定义ROI（Rect)使用表示矩形区域的Rect。他指定矩形的左上角坐标（构造函数的前两个参数）
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2023-02-08 10:32:41
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1.开运算 开运算 = 先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连在一起的两块目标分开了） 开运算的效果图如下图所示： 开运算总结： （１）开运算能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便。 （２）开运算是一个基于几何运算的滤波器。 （３）结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。 （４）不同的结构元素的选择导致了不同的分割，即提取出不同的特征。2.闭运算 闭运算 = 先膨胀运算，
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2024-03-28 22:54:22
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感兴趣区域：ROI在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域（ROI，region of interest）来专注或者简化工作过程，也就是从图像中选择一个图像区域。定义ROI区域的两种办法：①使用表示矩形区域的Rect，指定矩形左上角坐标和矩形的长宽，定义一个矩形区域。②指定感兴趣行或列的范围（range）,Range是指从起始索引到终止索引（
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2022-05-23 17:01:51
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/core/cor
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2023-03-04 00:18:49
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图像（层）正常混合模式详解（上）》一文中开始时说过，图像的合成操作包括图像显示、图像拷贝、图像拼接以及的图层拼合叠加等，本文在《图像（层）正常混合模式详解（上）》基础上谈谈图像拼接和图像显示。 图像拼接比较简单，只要在图像正常混合函数ImageMixer基础上定位图像混合坐标就可以了。下面是一个有图像混合坐标的ImageMixer函数：1 // 获取子图数据
OpenCvSharp三维重建SFM与图像拼接Stitch 本文基于OpenCvSharp实现了SFM三维稀疏点云重建，具体的原理其他博主写的非常详细，这里只是放出实现的代码，各位参考着学习吧。C#的核心代码如下：using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Linq;
usin
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2024-04-29 14:58:35
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补充：split函数的C++版本有两个原型。分别是：第一个参数：InputArray类型的m或者const Mat
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2023-02-08 10:31:36
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本章主要学习addWeighted（src1,alpha,src2,beta,gamma,dst,dtype=-1）这个函数，参数1：输入图像Mat-src1；参数2:输入图像Mat-src1的alpha值；参数3：输入图像Mat-src2；参数4：输入图像Mat-src2的alpha值（1-alpha）；参数5：gamma值，默认为0；参数6：输出混合图像函数功能将两幅图像相加，注意两幅图像类型
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2018-08-01 20:52:06
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概述图像的加法和混合都是将两张相同大小的图像结合生成一张新的图像的方法，但是他们的计算方式和生成图像的效果都不同。图像的加法就是简单的将两张图像的像素值相加，生成一个新的图像。如果两张图像的尺寸不同的话，就要做预处理，将他们裁剪或者缩放，使他们的尺寸一致。图像相加的时候，如果像素值大于了255，则取255，也就是说，任何颜色和白色相加都是白色。图像的混合指的是将两张图像按照一定的权重进行相加，生成
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2023-03-17 16:33:48
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