cv2.addWeighted(scharrx,0.5,scharry,0.5,0)是什么意思

这段代码使用了OpenCV库中的函数cv2.addWeighted()，它的作用是对两幅图像进行加权求和。具体来说，这里传入了4个参数：scharrx、scharry、0.5和0。前两个参数分别是两幅图像的矩阵，后两个参数分别是它们的权重系数。

在这里，scharrx和scharry是经过Scharr算子处理后得到的两幅图像，它们分别表示在x和y方向上的边缘强度。函数的调用将这两幅图像按照相同的权重系数进行加权求和，并返回最终的结果图像。

相关问题

自己写一个类似cv2.addWeighted的函数实现图像融合, 不要用cv2.addWeighted

好的，我可以给你提供一种实现图像融合的方法。

方法如下：

1. 首先，读取两张待融合的图片。

2. 然后，将两张图片进行缩放，使得它们的大小相同。

3. 接着，创建一个新的空白图片，大小和融合后的图片大小相同。

4. 对于新的空白图片中的每个像素，计算其RGB值，方法如下：

1. 对于第一张图片中的像素，计算其RGB值的平均值。

2. 对于第二张图片中的像素，计算其RGB值的平均值。

3. 将两个平均值按照一定的比例进行加权求和，得到新的RGB值。

5. 最后，将计算得到的RGB值填充到新的空白图片中，生成融合后的图片。

下面是实现代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义图像融合函数
def my_addWeighted(img1, img2, alpha, beta, gamma):
    # 缩放两张图片大小
    img1 = cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))
    
    # 创建新的空白图片
    img_blend = np.zeros_like(img1)
    
    # 计算融合后的每个像素的RGB值
    for i in range(img1.shape[0]):
        for j in range(img1.shape[1]):
            b1, g1, r1 = img1[i, j]
            b2, g2, r2 = img2[i, j]
            b_new = alpha * b1 + beta * b2 + gamma
            g_new = alpha * g1 + beta * g2 + gamma
            r_new = alpha * r1 + beta * r2 + gamma
            img_blend[i, j] = [b_new, g_new, r_new]
    
    return img_blend

# 读取两张待融合的图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 调用my_addWeighted函数进行图像融合
img_blend = my_addWeighted(img1, img2, 0.5, 0.5, 0)

# 显示融合后的图片
cv2.imshow('img_blend', img_blend)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们使用了一个双重循环来遍历融合后的每个像素，并计算其RGB值。这种方法虽然比较慢，但实现起来比较简单，容易理解。如果你需要更快的图像融合方法，可以使用numpy的矩阵运算来实现。

Cv2.GaussianBlur Cv2.AddWeighted 参数

`cv2.GaussianBlur` 和 `cv2.addWeighted` 是 OpenCV (计算机视觉库) 中的两个重要函数。

1. **`cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, sigmaY=None, borderType=BORDER_DEFAULT)`**:
- `src`: 输入图像，可以是单通道或多通道。
- `ksize`: 高斯模糊核的大小，通常是一个奇数元组，如(5, 5)，表示横向和纵向的标准差总和。
- `sigmaX` 和 `sigmaY` (可选): 横向和纵向的高斯标准差，默认值相等，用于控制模糊的程度。如果只提供一个值，则沿行和列方向都使用该值。
- `borderType`: 边界处理模式，指定如何处理边缘像素，比如 `BORDER_CONSTANT` 或 `BORDER_REPLICATE` 等。

2. **`cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma=0, dtype=None)`**:
- `src1` 和 `src2`: 两个输入图像，可以是单通道或多通道，它们需要有相同的维度。
- `alpha` 和 `beta`: 分别对应两个源图像的权重，范围都是0到1之间的浮点数，加权后的结果将基于这两个值。
- `gamma`: 可选偏移量，改变输出像素的动态范围，常用于调整对比度。
- `dtype`: 输出图像的数据类型，默认与输入保持一致，若不指定则转换为 `src1` 的数据类型。

这两个函数分别用于平滑图像（减少噪声）和图像融合（线性或非线性组合），在图像处理中非常常见。