请举例说明如何使用OpenCV中的`CvMat`结构进行图像矩阵加权求和。

在图像处理中，矩阵运算是一项基本而重要的操作，特别是加权求和。OpenCV中的`CvMat`结构为处理这种需求提供了方便。假设你有两个图像矩阵`A`和`B`，以及一个`CvMat`结构的权重矩阵`W`，下面是如何使用OpenCV进行加权求和的步骤：

参考资源链接：[OpenCV 2.2参考手册：核心功能与数组操作](https://wenku.csdn.net/doc/875zr5arcs?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 确保所有矩阵的尺寸相同，或者`W`的尺寸匹配`A`和`B`进行运算的区域尺寸。
2. 使用`cvCreateMat`函数创建一个与`A`和`B`尺寸相同的新矩阵`Result`，用于存储加权求和结果。
3. 使用`cvAddWeighted`函数执行加权求和操作。该函数的原型为：

   void cvAddWeighted( const CvArr* src1, double alpha, const CvArr* src2, double beta, double gamma, CvArr* dst );

其中，`src1`和`src2`分别代表两个输入矩阵，`alpha`和`beta`是对应于`src1`和`src2`的权重系数，`gamma`是添加到结果矩阵的额外值，`dst`是输出矩阵。

下面是一个简单的示例代码：

#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>

int main(int argc, char** argv) {
    // 假设我们已经有了两个图像矩阵A和B，以及相应的权重W
    IplImage* A = cvLoadImage(

参考资源链接：[OpenCV 2.2参考手册：核心功能与数组操作](https://wenku.csdn.net/doc/875zr5arcs?spm=1055.2569.3001.10343)