OpenCV合并图像中加权和与覆盖的讲解与实战（附Python源码）

约定不等于承诺〃 2023-09-30 18:58 50阅读 0赞

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在处理图像时经常会遇到将两幅图像合并成一幅图像，合并图像也分两种情况：两幅图像融合在一起；每幅图像提供一部分内容，将这些内容拼接成一幅图像，OpenCV分别用加权和与覆盖两种方式来满足上述需求

## 一、加权和 ##

多次曝光技术是指在一幅胶片上拍摄几个影响，最后冲印出的相片同时具有多个影响的信息

OpenCV通过计算加权和的方式，按照不同的权重取两幅图像的像素之和，最后组成新图像。加权和不会像纯加法运算那样让图像丢失信息，而是在尽量保留原有图像信息的基础上把两幅图像融合到一起。

OpenCV通过addWeighter方法计算图像的加权和 语法如下

> dst=cv2.addWeighted(src1,alpha,src2,beat,gamma)
> 
> alpha 第一幅图像的权重
> 
> beta 第二幅图像的权重
> 
> gamma 在和结果上添加的标量，该值越大，结果图像越亮，相反则越暗

下面利用加权和的方式实现多次曝光效果

![b151512e235044a2b90b66a1e2a29aef.png][]

代码如下

import cv2
    sun = cv2.imread("sunset.jpg")  # 日落原始图像
    beach = cv2.imread("beach.jpg")  # 沙滩原始图像
    rows, colmns, channel = sun.shape  # 日落图像的行数、列数和通道数
    beach = cv2.resize(beach, (colmns, rows))  # 沙滩图像缩放成日落图像大小
    img = cv2.addWeighted(sun, 0.6, beach, 0.6, 0)  # 计算两幅图像加权和
    cv2.imshow("sun", sun)  # 展示日落图像
    cv2.imshow("beach", beach)  # 展示沙滩图像
    cv2.imshow("addWeighted", img)  # 展示加权和图像
    cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体

## 二、覆盖 ##

覆盖图像就是直接把前景图像显示在背景图像中，前景图像挡住背景图像，覆盖之后背景图像会丢失信息，不会出现加权和那样多次曝光的效果

Opencv没有提供覆盖操作的方法，开发者可以直接用修改图像像素值的方式实现图像的覆盖，拼接效果，从A图像中取像素值，直接赋值给B图像的像素

下面演示将小猫图像覆盖到沙滩图像上 可见效果类似于抠图软件

![f58d626274ff4525a568a47d04fd7bd7.png][]

如果前景图是四通道图像，就不能使用上面的方法，下面通过实例演示四通道如何操作

我们拼接一个禁止吸烟图像，它是四通道图像，将禁止图像覆盖到吸烟图像上时要注意：不要把前景图像的透明像素覆盖到背景图像上，覆盖之前要遍历前景图像中的每一个像素，如果alpha值位0，表示该像素是透明像素，就要停止操作该像素。

![68c0d8e26414403d8df5daf533f621ec.png][]

代码如下

import cv2
    
    # 拼接图像方法
    def overlay_img(img, img_over, img_over_x, img_over_y):
        img_h, img_w, img_p = img.shape  # 背景图像宽、高、通道数
        img_over_h, img_over_w, img_over_c = img_over.shape  # 覆盖图像宽、高、通道数
        if img_over_c <= 3:  # 通道数小于等于3
            img_over = cv2.cvtColor(img_over, cv2.COLOR_BGR2BGRA)  # 转换成4通道图像
        for w in range(0, img_over_w):  # 遍历列
            for h in range(0, img_over_h):  # 遍历行
                if img_over[h, w, 3] != 0:  # 如果不是全透明的像素
                    for c in range(0, 3):  # 遍历三个通道
                        x = img_over_x + w  # 覆盖像素的横坐标
                        y = img_over_y + h  # 覆盖像素的纵坐标
                        if x >= img_w or y >= img_h:  # 如果坐标超出最大宽高
                            break
                        img[y, x, c] = img_over[h, w, c]  # 覆盖像素
        return img
    
    smoking = cv2.imread("smoking.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 吸烟图像，保持原格式
    no_img = cv2.imread("no.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 禁止图像，保持原格式
    cv2.imshow("no", no_img)  # 展示禁止图像
    cv2.imshow("smoking", smoking)  # 展示禁止图像
    img = overlay_img(smoking, no_img, 95, 90)  # 将禁止图像覆盖到吸烟图像之上
    cv2.imshow("no smoking", img)  # 展示覆盖结果
    cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体

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