数字图像处理5---图像的线性操作，addWeighted实现两图像混合，OpenCV C++

图像的线性操作很常见，例如两幅图像混合；

非线性操作比如寻找最大值；

OpenCV中addWeighted函数可以实现

void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray
dst, int dtype=-1)

第一个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个数组，常常填一个Mat。

第二个参数，alpha，表示第一个数组的权重
第三个参数，src2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。
第四个参数，beta，表示第二个数组的权重值。
第五个参数，dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。
第六个参数，gamma，一个加到权重总和上的标量值。看下面的式子自然会理解。
第七个参数，dtype，输出阵列的可选深度，有默认值-1。;当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1（默认值），即等同于src1.depth（）

创建一个进度条，实现实时调整

代码实现

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;

#define WINDOW_NAME "线性混合" //为窗口标题定义的宏

const int g_nMaxAlphaValue = 100;//Alpha值的最大值
int g_nAlphaValueSlider;//滑动条对应的变量
double g_dAlphaValue;
double g_dBetaValue;

//声明存储图像的变量
Mat g_srcImage1;
Mat g_srcImage2;
Mat g_dstImage;

void on_Trackbar( int, void* )
{
   //求出当前alpha值相对于最大值的比例
   g_dAlphaValue = (double) g_nAlphaValueSlider/g_nMaxAlphaValue ;
   //则beta值为1减去alpha值
   g_dBetaValue = ( 1.0 - g_dAlphaValue );

//根据alpha和beta值进行线性混合
addWeighted( g_srcImage1, g_dAlphaValue, g_srcImage2, g_dBetaValue, 0.0, g_dstImage);

//显示效果图
imshow( WINDOW_NAME, g_dstImage );
}

int main( int argc, char** argv )
{
   g_srcImage1 = imread("1.jpg");
   g_srcImage2 = imread("2.jpg");
   if( !g_srcImage1.data ) { printf("读取第一幅图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定图片存在~！ \n"); return -1; }
   if( !g_srcImage2.data ) { printf("读取第二幅图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定图片存在~！\n"); return -1; }

//设置滑动条初值为70
g_nAlphaValueSlider = 70;

//创建窗体
namedWindow(WINDOW_NAME, 1);

   //在创建的窗体中创建一个滑动条控件
   char TrackbarName[50];
   sprintf( TrackbarName, "透明值 %d", g_nMaxAlphaValue );

createTrackbar( TrackbarName, WINDOW_NAME, &g_nAlphaValueSlider, g_nMaxAlphaValue, on_Trackbar );

//结果在回调函数中显示
on_Trackbar( g_nAlphaValueSlider, 0 );

//按任意键退出
waitKey(0);

return 0;
}

结果展示：

数字图像处理5---图像的线性操作，addWeighted实现两图像混合，OpenCV C++

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