cv2.addWeighted

cv2.addWeighted() 是 OpenCV 中的一个函数，用于将两个图像进行加权融合。该函数的语法为：

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])

其中：

- src1：第一个输入图像。
- alpha：第一个输入图像的权重。
- src2：第二个输入图像。
- beta：第二个输入图像的权重。
- gamma：标量值，用于调整加权总和的亮度。
- dst：输出图像（可选）。
- dtype：输出图像的数据类型（可选）。

该函数的作用是将两个图像按照一定的权重进行加权融合，生成一个新的图像。常用于图像融合、图像混合等操作。

相关问题

cv2.morphologyEx和cv2.addWeighted是OpenCV中计算图像梯度的过程吗

不完全正确。cv2.morphologyEx是应用形态学操作（如膨胀、腐蚀、开操作、闭操作等）来改变图像形状、大小、结构等的函数。而cv2.addWeighted是将两幅图像加权相加的函数，常用于图像融合、混合等处理。虽然这两个函数都可以用于图像处理中的一些操作，但它们并不是计算图像梯度的过程。计算图像梯度通常使用Sobel算子、Scharr算子等函数。

result = cv2.addWeighted(image, 0.8, cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR), 0.2, 0) cv2.error: OpenCV(4.5.5) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:650: error: (-209:Sizes of input arguments do not match) The operation is neither 'array op array' (where arrays have the same size and the same number of channels), nor 'array op scalar', nor 'scalar op array' in function 'cv::arithm_op' result = cv2.addWeighted(image, 0.8, cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR), 0.2, 0) cv2.error: OpenCV(4.5.5) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:650: error: (-209:Sizes of input arguments do not match) The operation is neither 'array op array' (where arrays have the same size and the same number of channels), nor 'array op scalar', nor 'scalar op array' in function 'cv::arithm_op'

这个错误提示告诉我们输入的数组尺寸不匹配。在这种情况下，`addWeighted`函数要求原始图像和边缘图像具有相同的尺寸和通道数。

请确保原始图像和边缘图像的尺寸相同。您可以使用`cv2.resize()`函数调整边缘图的尺寸，使其与原始图像保持一致。以下是修改后的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取原图
original_image = cv2.imread('original_image.jpg')

# 将原图转为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)

# 调整边缘图尺寸与原图相同
edges = cv2.resize(edges, (original_image.shape[1], original_image.shape[0]))

# 将边缘图转换为三通道
edges_bgr = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 将边缘图与原图叠加
result = cv2.addWeighted(original_image, 0.8, edges_bgr, 0.2, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样修改后，边缘图将被调整为与原始图像相同的尺寸，并且将其转换为三通道图像。然后再进行叠加操作。希望这能解决您遇到的问题。