一.addweighted函數作用

addweighted（）是OpenCV庫中用于圖像處理的函數，主要功能是將兩個輸入圖像（尺寸和類型相同）按照指定的權重進行加權疊加（圖像融合），并添加一個標量值（如亮度調整）。它常用于實現圖像混合、特效疊加、亮度調節等視覺效果，在計算機視覺應用中廣泛用于創建透明效果、淡入淡出過渡或圖像增強等場景。

1.函數定義

void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst);

參數：
? ?src1: 第一個輸入圖像（數組），必須是相同尺寸和類型（如8位無符號整型）的圖像

? ?alpha: 第一個圖像的權重系數（double類型），決定 src1 在融合中的貢獻程度。例如，α=0.5 表示 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? src1 占據50%權重

? ?src2: 第二個輸入圖像（數組），尺寸和通道數必須與 src1 完全匹配

? ?beta: 第二個圖像的權重系數（double類型），決定 src2 在融合中的貢獻程度。例如，
β=0.5表示 src2 占據50%權重

? ?gamma: 標量值（double類型），添加到每個像素上，常用于調整輸出圖像的全局亮度。例如，γ=0 不改變亮度，γ>0 增加亮度。
? ?dst: 輸出圖像（數組），尺寸和類型與輸入相同，存儲融合結果。

函數執行的運算是基于每個像素點的線性加權和。數學公式如下：

dst(i,j)=α×src1(i,j)+β×src2(i,j)+γ? ? ? ? ? ? 簡化公式就是：dst=α?src1+β?src2+γ

src1(i,j)?和?src2(i,j)src2(i,j)?分別表示兩個輸入圖像在位置?(i,j)(i,j)?的像素值。

α?是第一個圖像的權重（浮點數）。

β?是第二個圖像的權重（浮點數）。

γ是添加到每個像素的標量值（通常用于調整整體亮度）。

dst(i,j)dst(i,j)?是輸出圖像在位置?(i,j)(i,j)?的像素值。 公式確保結果通過?saturate_cast<uchar>?處理（防止像素值溢出255），避免無效的像素值

權重和與?γγ的作用：α?和?β?之和通常為1以實現平滑融合（如?α+β=1），但并非絕對要求。γ?可獨立調整亮度，這類似于在融合后加一個常數偏移

2.例子

c++中

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

int main() {
? ? // 讀取圖像
? ? Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_COLOR);
? ? Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_COLOR);
? ? Mat dst; ?// 輸出圖像

? ? // 調用addWeighted：alpha=0.1, beta=0.9, gamma=10（增加少量亮度）
? ? addWeighted(img1, 0.1, img2, 0.9, 10, dst);

? ? // 保存輸出
? ? imwrite("output.jpg", dst);
? ? return 0;
}

二.實戰

在實戰中，我們兩個圖片的融合分為兩個情況，一種是兩張照片大小不一樣，一種是大小一樣

大小一樣的我們就可以只用使用addweighted函數融合，不需要建立感興趣區，大小不一樣的則需要。

int main(int argc, char * argv[])
{//命令行中選入照片Mat src1=imread(argv[1]);//src1原圖像的數據Mat src2=imread(argv[2]); //src2是LOGO圖像的數據//判斷src1長度和src2是否相同，若不同則進行以下操作if(src1.size!=src2.size)//不相同就需要建立感興趣區{Mat image_roi=src1(Rect(30,30,src2.cols,src2.rows));//在原圖像中截取一個可感興趣區域，感興趣區域double alpha =0.4;//alpha第一個圖像的權重值，這里是0.4double beta = 1-alpha;//beta是第二個圖像權重值，1- alpha = 0.6，第二個圖像的清晰度較高int gama =0;//gamma默認為0,>0就是增強光感addWeighted(image_roi,alpha,src2,beta,gama,image_roi);//調用addWeighted對src1和src2進行圖像融合imwrite("addweighted_norsamesize.jpg",src1);}else//大小一樣,是融合之后生成一張新的照片{double alpha = 0.4;//alpha第一個圖像的權重值，這里是0.4double beta = 1 - alpha;//beta是第二個圖像權重值，1- alpha = 0.6，第二個圖像的清晰度較高int gamma = 0; Mat dst;addWeighted(src1, alpha , src2, beta, gamma, dst); //調用addWeighted對src1和src2進行圖像融合imwrite("addweighted_samesize.jpg", dst);}

1.大小不一樣的圖片融合

2.大小一樣的圖片融合