cv::addWeighted(img1, alpha, img2, beta,0.0, result); 该例子将img1和img2按比例 0.7 和 0.3 加权相加,得到result。 2.cv::threshold() cv::threshold()是 OpenCV 中用于对图像进行二值化处理的函数,可以将图像的灰度值根据阈值分成两类:小于某一阈值的像素设为一个值,大于该阈值的像素设为另一个值。
下面我们将介绍opencv addweighted函数的用法和具体操作步骤。 一、函数原型和参数说明 1.1 函数原型 函数原型如下所示: dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma) 其中,src1和src2分别表示要相加的两张图片,alpha和beta分别表示src1和src2的权重,gamma表示加到结果图像上的值。 1.2 参数说明 -...
vAddWeighted(constCvArr* src1,doublealpha, constCvArr* src2,doublebeta, doublegamma, CvArr* dst ); src1 第一个原数组. alpha 第一个数组元素的权值 src2 第二个原数组 beta 第二个数组元素的权值 dst 输出数组 gamma 添加的常数项。 函数cvAddWeighted 计算两数组的加权值的和: dst(I)=src1(I)*...
addweighted() import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('img.jpg') cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow('Image', img) # 生成一_牛客网_牛客在手,offer不愁
cv2.addWeighted函数 5:5权重测试代码 所有权重比例效果测试0.1~0.9 前言 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1、研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2、耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) ...
2、API:addWeighted() 1.函数原型 下面就是我们本博客要用到的API啦 CV_EXPORTS_WvoidaddWeighted( InputArraysrc1, doublealpha, InputArraysrc2, doublebeta, doublegamma, OutputArraydst, intdtype=-1 ); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
运算符的一个常见变体只是允许向每个像素添加一个指定的常数。使用函数 cv2.add(),我们可以添加两个图像。这直接将两个图像中的图像像素相加。 Syntax: cv2.add(image1, image2) 但是,添加像素并不是一个理想的情况。因此,我们使用 cv2.addweighted()。请记住,两个输入图像...
CV_EXPORTS_WvoidaddWeighted( InputArraysrc1, doublealpha, InputArraysrc2, doublebeta, doublegamma, OutputArraydst, intdtype=-1 ); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 函数参数含义如下: (1)InputArray类型的src1,输入图像。 (2)double类型的alpha,输入图像src1的alpha值(所占比重) ...
2.2 图像混合(addWeighted函数) 线性混合操作也是一种典型的二元(两个输入)的像素操作: alpha = 0.3; beta = ( 1.0 - alpha ); addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst); 2.3 改变图像的对比度和亮度 两种常用的点过程(即点算子),是用常数对点进行 乘法 和 加法 运算: ...
图像融合本质上也是加法,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。主要涉及到cv2.addWeighted()函数: 图像混合的计算公式如下: 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.addWeighte...