图像混合即图形叠加。使用addWeighted函数（线性）可以做到将两幅图形合并成一副图像，其各副图像所占比例。

实现两张图片的线性融合。


线性混合效应模型模型python 混合线性模型作图_Image

这里α 表示两种图片的融合比例，这个g(x) 表示 融合图片中的像素点，f0(x) 和 f1(x) 分别表示背景和前景图片中的像素点。

一、相同通道数（RGB/RGB，GRAY/GRAY）

1、对于相同尺寸（像素及通道数）的图形


1. // 【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )  
2. srcImage2 = imread("mogu.jpg");  
3. srcImage3 = imread("rain.jpg");  
4.   
5.     if( !srcImage2.data ) { printf("读取srcImage2错误！ \n"); return false; }  
6.     if( !srcImage3.data ) { printf("读取srcImage3错误！ \n"); return false; }  
7.   
8.     // 【2】进行图像混合加权操作  
9. betaValue = ( 1.0 - alphaValue );  
10.     addWeighted( srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);  
11.   
12.     // 【3】显示原图窗口  
13. <2>线性混合示例窗口【原图】", srcImage2 );  
14. <3>线性混合示例窗口【效果图】", dstImage );

2、不同尺寸（像素）的图形通道数可以不相同，选择自己感兴趣的区域，混合后输出ROI。 

1.      //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域  
2. <span style="white-space:pre">  </span>Mat imageROI;  
3. <span style="white-space:pre">  </span>//方法一  
 
 
    
 
1.        imageROI= srcImage4(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));  
2. //方法二  
3. //imageROI= srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));  
4.   
5. //【3】将logo加到原图上  
6. addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,0.,imageROI);  
7.   
8. //【4】显示结果  
9. imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口",srcImage4);

以上注意addWeighted函数中有三个常数，三个MAt类对象，前两个位置可以互换，第三个为被融合后要输出的对象即ROI。


二、不同通道数融合

单通道可以融合到多通道中

采用通道分离即调用函数split，混合后通道融合即调用函数merge。
分离声明：CV_EXPORTS_W void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);

融合声明：CV_EXPORTS_W void merge(InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst);


1. //【0】定义相关变量  
2.     Mat srcImage;  
3.     Mat logoImage;  
4. <Mat> channels;  
5.     Mat  imageBlueChannel;  
6.   
7.     //=================【蓝色通道部分】=================  
8.     //  描述：多通道混合-蓝色分量部分  
9.     //============================================  
10.   
11.     // 【1】读入图片  
12. logoImage= imread("dota_logo.jpg",0);  
13. srcImage= imread("dota_jugg.jpg");  
14.   
15.     if( !logoImage.data ) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！ \n"); return false; }  
16.     if( !srcImage.data ) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！ \n"); return false; }  
17.   
18.     //【2】把一个3通道图像转换成3个单通道图像  
19.     split(srcImage,channels);//分离色彩通道  
20.   
21.     //【3】将原图的蓝色通道引用返回给imageBlueChannel，注意是引用，相当于两者等价，修改其中一个另一个跟着变  
22. imageBlueChannel= channels.at(0);  
23.     //【4】将原图的蓝色通道的（500,250）坐标处右下方的一块区域和logo图进行加权操作，将得到的混合结果存到imageBlueChannel中  
24.     addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,  
25.         logoImage,0.5,0,imageBlueChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));  
26.   
27.     //【5】将三个单通道重新合并成一个三通道  
28.     merge(channels,srcImage);  
29.   
30.     //【6】显示效果图  
31. <1>游戏原画+logo蓝色通道");  
32. <1>游戏原画+logo蓝色通道",srcImage);