在Python中,addWeighted()函数是OpenCV库中的一个函数,用于对两个数组进行加权相加运算。它的用法如下: cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst) 复制代码 参数说明: src1:第一个输入数组,即要相加的数组。 alpha:第一个数组的权重。 src2:第二个输入数组,即要相加的数组。 beta:第二个数组...
第七个参数,int类型dtype,输出列阵的可选深度,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。 2)数学公式表达:用addWeighted函数计算以下两个数组(src1和src2)的加权和,得到结果输出给第四个参数,也就是addWeight函数的作用的矩阵的表达式: dst = src[I]*alpha + src[I]*beta + gamma; ...
在OpenCV中,图像融合主要调用addWeighted()函数实现,其原型如下。需要注意的是,两张融合图像的像素大小必须一致,参数gamma不能省略。 dst = cv2.addWeighted(scr1, alpha, src2, beta, gamma) dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma 下面的代码是将两张图片进行图像融合,两张图片的系数均为1。 代码语...
g (x) = (1 − α)f0 (x) + αf1 (x) #a→(0,1)不同的a值可以实现不同的效果 现在第一幅图像的权重是0.7,第二幅图像的权重是0.3,使用cv2.addWeighted()函数进行混合 img1=cv2.imread('1.jpg') img2=cv2.imread('2.jpg') dst=cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0) 混合后的结果 按...
函数addWeighted的原型:addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) -> dst src1表示需要加权的第一个数组(上述例子就是图像矩阵) alpha表示第一个数组的权重 src2表示第二个数组(和第一个数组必须大小类型相同) beta表示第二个数组的权重 ...
1，Image Morphing 介绍 图像融合简单来说，通过把图像设置为不同的透明度，把两张图像融合为一张图像(一般要求图像需要等尺寸)，公式如下：可以根据这个公式尝试实现一下融合技术，利用 OpenCV 的 cv2.addWeighted() 函数，代码如下：import cv2import numpy as npfile_path1 = "E:/data_ceshi/1.jpg"file_...
由于Sobel算子是在两个方向计算的,最后还需要用cv2.addWeighted(...)函数将其组合起来。其函数原型为: dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) 其中alpha是第一幅图片中元素的权重,beta是第二个的权重,gamma是加到最后结果上的一个值。
这是我的图像混合代码,但 cv2.addweighted() 函数有问题: import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('1.png') img2 = cv2.imread('messi.jpg') dst= cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) ...
dst=cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)#将水平方向梯度与竖直方向梯度按权重叠加 sobelxy=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3)#直接在算子上将dx、dy设为1 sobelxy=cv2.convertScaleAbs(sobelx))#将负数取绝对值,保留为整数,即CV_8U,8位无符号整数。 sobelop=np.hstack((img,dst,sobelxy...
函数 cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合操作。 这里的 \gamma 取值为 0。 img1=cv2.imread('ml.png') img2=cv2.imread('opencv_logo.jpg') dst=cv2.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0) cv2.imshow('dst', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindow() 1.3 图像缩放 cv2....