cv2.addWeighted用法

cv2.addWeighted 是 OpenCV 中的一个函数，用于将两幅图像进行加权求和。

使用方法:

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

- src1: 第一幅图像
- alpha: 第一幅图像的权重（取值范围为 0 到 1）
- src2: 第二幅图像
- beta: 第二幅图像的权重（取值范围为 0 到 1）
- gamma: 求和后的偏移量
- dst: 输出图像

示例:

import cv2

# 读入两幅图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将两幅图像进行加权求和，其中 img1 的权重为 0.7，img2 的权重为 0.3
dst = cv2.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0)

# 显示求和后的图像
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

写一个方法代替cv2.canny

可以使用Sobel算子来代替cv2.canny方法，具体实现如下：

import cv2
import numpy as np

def sobel_edge_detection(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_16S, 1, 0)
    grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_16S, 0, 1)
    abs_grad_x = cv2.convertScaleAbs(grad_x)
    abs_grad_y = cv2.convertScaleAbs(grad_y)
    grad = cv2.addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0)
    return grad

这个方法使用Sobel算子来计算图像的梯度，然后将梯度的x和y分量加权相加，得到最终的边缘检测结果。

opencv addweighted函数

### 回答1：
OpenCV中的addWeighted函数是一种图像加权叠加的方法，可以将两个图像按照一定的比例进行混合，生成一个新的图像。该函数的参数包括两个输入图像、两个图像的权重系数以及输出图像。其中，权重系数可以控制两个图像在混合过程中的比例，输出图像的像素值则是两个输入图像像素值的加权和。该函数在图像处理中广泛应用，例如图像融合、图像增强等方面。

### 回答2：
OpenCV的addWeighted函数是一种图像混合运算的方法。它可以将两个图像进行加权相加，生成一个新的图像。

addWeighted函数的原型为：

void cv::addWeighted(
cv::InputArray src1, // 第一个输入图像
double alpha, // 第一个输入图像的权重系数
cv::InputArray src2, // 第二个输入图像
double beta, // 第二个输入图像的权重系数
double gamma, // 结果图像的亮度调整参数
cv::OutputArray dst // 输出图像
);

其中，src1和src2是输入的两个图像，alpha和beta分别是它们的权重系数，gamma是结果图像的亮度调整参数，dst是输出的混合图像。

addWeighted函数的算法可以表达如下：

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma;

其中，运算符 * 表示对应像素点的乘法运算。

通过调整alpha和beta的值，可以控制源图像的权重，从而实现不同程度上的图像融合效果。此外，通过调整gamma的值，可以对结果图像的亮度进行调整。

总之，OpenCV的addWeighted函数为我们提供了一种简单而灵活的图像混合运算方式，可以用于很多图像处理、特效实现和图像融合等应用场景。

### 回答3：
opencv的addWeighted函数是一个图像混合函数，可用于将两个图像按照一定的权重进行混合。函数原型如下：

void cv::addWeighted(
InputArray src1, // 第一个输入图像
double alpha, // 第一个输入图像的权重
InputArray src2, // 第二个输入图像
double beta, // 第二个输入图像的权重
double gamma, // 亮度调节值
OutputArray dst // 输出图像
)

其中，src1、src2为输入图像（可以为灰度图像、彩色图像或带alpha通道的图像），alpha和beta为两个输入图像的权重，gamma用于亮度调节，dst为输出图像。

addWeighted函数会根据给定的权重将两个输入图像进行混合生成输出图像，公式为：

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

其中，alpha和beta的取值范围为0到1，表示不同图像的权重比例，alpha与beta之和要小于等于1。gamma的取值范围为0到255，表示亮度调节值，用于调整输出图像的亮度。

混合操作的结果将反映出两个输入图像在每个像素位置的权重贡献。当alpha和beta均为0时， 输出图像的对应像素值等于gamma。当alpha和beta均为1时，输出图像的对应像素值等于两个输入图像对应像素值的和再加上gamma。

addWeighted函数在图像处理中广泛使用，常用于图像叠加、图像融合、图像过渡等应用场景。它可以实现不同权重的图像融合，使得合成后的图像达到一定的效果，如调整透明度、颜色均衡等。