利用OpenCV处理图片后，希望将处理后的图片和处理前的图片显示在一起，以方便看出两者之间的差别。
刚开始的想法是利用SetImageRoi和CvCopy函数，可是CvCopy函数必须要求源图片和目的图片的尺寸一致，即使设置了Roi，由于图片的尺寸不一致，运行的时候还是会导致尺寸不匹配的错误。
然后想到的是SetImageRoi和CvCloneImage函数，但是CvCloneImage函数运行后，会将目的图片的尺寸修改成和源图片的尺寸一致，即使设置了Roi也没有效果。
后来看到了CvRepeat这个函数，可以完成想要的功能。
[cpp] view plain copy #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <cassert> using namespace std; void ImageMerge(IplImage* pImageA,IplImage* pImageB,IplImage*& pImageRes) { assert(pImageA != NULL && pImageB != NULL); assert(pImageA->depth == pImageB->depth && pImageA->nChannels == pImageB->nChannels); if (pImageRes != NULL) { cvReleaseImage(&pImageRes); pImageRes = NULL; } CvSize size; size.width = pImageA->width + pImageB->width + 10; size.height = (pImageA->height > pImageB->height) ? pImageA->height : pImageB->height; pImageRes = cvCreateImage(size,pImageA->depth,pImageA->nChannels); CvRect rect = cvRect(0,0,pImageA->width,pImageA->height); cvSetImageROI(pImageRes,rect); cvRepeat(pImageA,pImageRes); cvResetImageROI(pImageRes); rect = cvRect(pImageA->width + 10,0,pImageB->width,pImageB->height); cvSetImageROI(pImageRes,rect); cvRepeat(pImageB,pImageRes); cvResetImageROI(pImageRes); }
http://blog.sina.com.cn/s/blog_643831a40102vize.html
在Opencv里面很多理论大家说起来都知道，也都能想到怎么做，但是真正实践起来不是那样的，可能你会经历很多次试验的失败，再到睡觉都思索时候你也还是失败，然后洗把脸继续钻研，一行一行钻研，做笔记，画图，后来发现OK了。这也就是研究的乐趣。哈哈哈。不说这么多废话。开始记录技术点。
图片合成：
注意：
1：如果你是两张合并的图片大小尺寸和深度都一样，那随便用那个方法都行。
cvAdd(pCutPic,pBgImage, pBgImage, NULL); （参数IplImage*方式贴）
这个是两个图片像素的叠加，会有两个像素区域加起来颜色太亮，或者太暗。但是如果两幅图其中有一个是
透明的也无所谓。
cutROIMat.copyTo(bgROIMat); (参数Mat直接拷贝)
cutROIMat.copyTo(bgROIMat,cutROIGrayMask); （参数Mat直接拷贝）
addWeighted(bgROIMat, 0.5, cutROIMat, 0.5, 0, bgROIMat); 这个能调节两幅图的alpha合成比例。 （参数 Mat直接拷贝）
2：两幅大小不同图片合成，且在另一幅上扣除一块区域合成。
A：这里需要注意的就是先从一副图上取出那块区域生成一个小的mat图，
Mat cutROIMat = srcCutPic(Rect
(mBoardRect.x,mBoardRect.y,mBoardRect.width,mBoardRect.height));
//把要扣出来的内容取出来作为小图。
B：然后目标图片指定贴上去的区域。
Mat bgROIMat = mBGImage(Rect
(mBoardRect.x,mBoardRect.y,mBoardRect.width,mBoardRect.height));
//注意必须在要贴的大图上指定感兴趣区域。
C：把这个cutROIMat 作为源小图贴在bgROIMat 上。
cutROIMat.copyTo(bgROIMat); //也是可以的，只是有黑色矩形框。
cutROIMat.copyTo(bgROIMat,cutROIGrayMask); 这个是去掉黑色边缘。
addWeighted(bgROIMat, 0.5, cutROIMat, 0.5, 0, bgROIMat); 这个是调节两个图的alpha合成。避免
合成区域变色。
注意： srcCutPic= imread("D:\\test.jpg"); mBGImage = imread("D:\\view.jpg"); 这个是自己写的，不是全部代码。只是将理论。自己做笔记备注。
3：如果是两幅图片大小尺寸不一样的。必须在要贴上去的图片上指定ROI，细节：目标图片的ROI的Rect必须
是准备贴上去图的区域或者大小。 如下就行：
C++: void Mat::copyTo(OutputArraym)const
C++: void Mat:: copyTo (OutputArray m, InputArray mask ) const 这个函数可以复制图像到另一个图像或矩阵上，可选参数是掩码 由于叠加的图像大小不一定相等，比如我们这里把一张小照片加到一张大照片上 我们可以在大照片上设置一个和小照片一样大的感兴趣区域 不使用掩码的时候，我们载入一张png，和一张jpg#include <</SPAN>opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <</SPAN>opencv2/core/core.hpp> int main(){ cv::Mat image = cv::imread("E:/Image/Fruits.jpg"); cv::Mat logo = cv::imread("E:/logo.png"); cv::Mat imageROI; imageROI = image(cv::Rect(10,10,logo.cols,logo.rows)); logo.copyTo(imageROI); cv::namedWindow("result"); cv::imshow("result",image); cv::waitKey(); return 0; }
原先在png里面是透明的地方，现在成了黑色，可见原来是透明的地方被认为是值0。 我们使用掩码来看看效果，掩码就使用png图片,掩码只能是一个通道的，我们载入灰度图像作为掩码
#include <</SPAN>opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <</SPAN>opencv2/core/core.hpp> int main(){ cv::Mat image = cv::imread("E:/Image/Fruits.jpg"); cv::Mat logo = cv::imread("E:/logo.png"); cv::Mat mask = cv::imread("E:/logo.png",0); cv::Mat imageROI; imageROI = image(cv::Rect(10,10,logo.cols,logo.rows)); logo.copyTo(imageROI,mask); cv::namedWindow("result"); cv::imshow("result",image); cv::waitKey(); return 0; }
这样能看出差别了吧。 再来看看另一个函数 C++: void addWeighted (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1 ) 转换成数学表达式就是
#include <</SPAN>opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <</SPAN>opencv2/core/core.hpp> int main(){ cv::Mat image = cv::imread("E:/Image/Fruits.jpg"); cv::Mat logo = cv::imread("E:/logo.png"); cv::Mat imageROI; imageROI = image(cv::Rect(10,10,logo.cols,logo.rows)); cv::addWeighted(imageROI, 1.0, logo, 0.3, 0, imageROI); cv::namedWindow("result"); cv::imshow("result",image); cv::waitKey(); return 0; }
http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20911629
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一设定感兴趣区域ROIregion of interest ROI区域定义的两种方法 二初级图像混合线性混合操作 addWeighted函数代码解析 1读取两幅图像并作错误处理2 进行图像混合加权操作3创建显示窗口显示图像 三综合示例
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。
文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20911629
作者：毛星云（浅墨） 邮箱： happylifemxy@163.com
写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8
在这篇文章里，我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI，如何使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。
PS:文章末尾提供了博文配套程序源代码的下载。
文章开头，依旧是先放一张截图：
在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程 。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定我们想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。
定义ROI区域有两种方法，第一种是使用cv:Rect.顾名思义，cv::Rect表示一个矩形区域。指定矩形的左上角坐标（构造函数的前两个参数）和矩形的长宽（构造函数的后两个参数）就可以定义一个矩形区域。
[cpp] view plain copy //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows));
另一种定义ROI的方式是指定感兴趣行或列的范围（Range）。Range是指从起始索引到终止索引（不包括终止索引）的一连段连续序列。cv::Range可以用来定义Range。如果使用cv::Range来定义ROI，那么前例中定义ROI的代码可以重写为：
[cpp] view plain copy //方法二 imageROI=srcImage3(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));
好了，下面我们来看一个实例，显示如何利用ROI将一幅图加到另一幅图的指定位置。大家如果需要拷贝如下的函数中的代码直接运行的话，自己建一个基于console的程序，然后把函数体中的内容拷贝到main函数中，然后找两幅大小合适的图片，加入到工程目录下，并和代码中读取的文件名一致即可。
在下面的代码中，我们通过一个图像掩膜（mask），直接将插入处的像素设置为logo图像的像素值，这样效果会很赞很逼真：
[cpp] view plain copy //----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】---------------------------------- // 函数名：ROI_AddImage（） // 描述：利用感兴趣区域ROI实现图像叠加 //---------------------------------------------------------------------------------------------- bool ROI_AddImage() { //【1】读入图像 Mat srcImage1= imread("dota_pa.jpg"); Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg"); if(!srcImage1.data ) { printf("你妹，读取srcImage1错误~！ \n"); return false; } if(!logoImage.data ) { printf("你妹，读取logoImage错误~！ \n"); return false; } //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI= srcImage1(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows)); //【3】加载掩模（必须是灰度图） Mat mask= imread("dota_logo.jpg",0); //【4】将掩膜拷贝到ROI logoImage.copyTo(imageROI,mask); //【5】显示结果 namedWindow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口"); imshow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1); return true; }
这个函数首先是载入了两张jpg图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了最终的效果图，namedWindow和imshow配合使用，显示出最终的结果。
运行结果如下：
这里白色的dota2 logo，就是通过操作之后加上去的图像。
线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式是这样的：
如果看过我之前写的游戏编程Alpha混合那篇文章的朋友们应该有些熟悉，其实他们是差不多的:
【Visual C++】游戏开发五十五浅墨 DirectX教程二十二水乳交融的美学：alpha混合技术
我们通过在范围0到1之间改变alpha值，来对两幅图像（f0（x）和f1（x））或两段视频（同样为（f0（x）和f1（x））产生时间上的画面叠化（cross-dissolve）效果，就像幻灯片放映和电影制作中的那样。即在幻灯片翻页时设置的前后页缓慢过渡叠加效果，以及电影情节过渡时经常出现的画面叠加效果。
实现方面，我们主要运用了OpenCV中addWeighted函数，我们来全面的了解一下它：
这个函数的作用是，计算两个数组（图像阵列）的加权和。原型如下：
[cpp] view plain copy void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);
第一个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个数组，常常填一个Mat。第二个参数，alpha，表示第一个数组的权重第三个参数，src2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。第四个参数，beta，表示第二个数组的权重值。第五个参数，dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。第六个参数，gamma，一个加到权重总和上的标量值。看下面的式子自然会理解。第七个参数，dtype，输出阵列的可选深度，有默认值-1。;当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1（默认值），即等同于src1.depth（）。
如果用数学公式来表达，addWeighted函数计算如下两个数组（src1和src2）的加权和，得到结果输出给第四个参数。即addWeighted函数的作用可以被表示为为如下的矩阵表达式为：
dst = src1[I]*alpha+ src2[I]*beta + gamma;
其中的I，是多维数组元素的索引值。而且，在遇到多通道数组的时候，每个通道都需要独立地进行处理。另外需要注意的是，当输出数组的深度为CV_32S时，这个函数就不适用了，这时候就会内存溢出或者算出的结果压根不对。
理论和函数的讲解就是上面这些，接着我们来看代码实例，以融会贯通。
[cpp] view plain copy //---------------------------------【LinearBlending（）函数】------------------------------------- // 函数名：LinearBlending（） // 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合 //-------------------------------------------------------------------------------------------- bool LinearBlending() { //【0】定义一些局部变量 double alphaValue = 0.5; double betaValue; Mat srcImage2, srcImage3, dstImage; //【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 ) srcImage2= imread("mogu.jpg"); srcImage3= imread("rain.jpg"); if(!srcImage2.data ) { printf("你妹，读取srcImage2错误~！ \n"); return false; } if(!srcImage3.data ) { printf("你妹，读取srcImage3错误~！ \n"); return false; } //【2】做图像混合加权操作 betaValue= ( 1.0 - alphaValue ); addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage); //【3】创建并显示原图窗口 namedWindow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", 1); imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", srcImage2 ); namedWindow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", 1); imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", dstImage ); return true; }
<0>首先当然是定义一些局部变量，alpha值beta值，三个Mat类型的变量。
[cpp] view plain copy //【0】定义一些局部变量 double alphaValue = 0.5; double betaValue; Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;
在这里我们设置alpha值为0.5。
这步很简单，直接上代码：
[cpp] view plain copy //读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 ) srcImage2= imread("mogu.jpg"); srcImage3= imread("rain.jpg"); if(!srcImage2.data ) { printf("你妹，读取srcImage2错误~！ \n"); return false; } if(!srcImage3.data ) { printf("你妹，读取srcImage3错误~！ \n"); return false; }
在这里需要注意的是，因为我们是对 srcImage1和srcImage2求和，所以它们必须要有相同的尺寸（宽度和高度）和类型，不然多余的部分没有对应的“伴”，肯定会出问题。
载入图像后，我们就可以来生成混合图像，也就是之前公式中的g(x)。为此目的，使用函数 addWeighted 可以很方便地实现，也就是因为 addWeighted 进行了如下计算：
这里的对应于addWeighted的第2个参数alpha
这里的对应于addWeighted的第4个参数beta
这里的对应于addWeighted的第5个参数，在上面代码中被我们设为0.0。
代码其实很简单，就是这样：
[cpp] view plain copy //【2】进行图像混合加权操作 betaValue = ( 1.0 - alphaValue ); addWeighted( srcImage2, alphaValue, srcImage3,betaValue, 0.0, dstImage); 其中beta值为1-alpha，gamma值为0。
[cpp] view plain copy // 【3】创建并显示原图窗口 namedWindow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", 1); imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", srcImage2 ); namedWindow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", 1); imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", dstImage );
接着来看一下运行效果图，首先是原图：
然后是效果图：
在前面分别介绍的设定感兴趣区域ROI和使用addWeighted函数进行图像线性混合的基础上，我们还将他们两者中和起来使用，也就是先指定ROI，并用addWeighted函数对我们指定的ROI区域的图像进行混合操作，我们将其封装在了一个名为ROI_LinearBlending的函数中，方便大家分块学习。
[cpp] view plain copy //---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】------------------------------------- // 函数名：ROI_LinearBlending（） // 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义 // 感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合 //-------------------------------------------------------------------------------------------- bool ROI_LinearBlending() { //【1】读取图像 Mat srcImage4= imread("dota_pa.jpg",1); Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg"); if(!srcImage4.data ) { printf("你妹，读取srcImage4错误~！ \n"); return false; } if(!logoImage.data ) { printf("你妹，读取logoImage错误~！ \n"); return false; } //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=srcImage4(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows)); //方法二 //imageROI=srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols)); //【3】将logo加到原图上 addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,0.,imageROI); //【4】显示结果 namedWindow("<4>区域线性图像混合示例窗口 by浅墨"); imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口 by浅墨",srcImage4); return true; }
从这篇文章开始，如果不出意外的话，为了方便大家分块各个击破学习，每讲一个部分，示例代码都将封装在一个函数中，免得大家像学习各种不是特别地道的OpenCV教程时一样，看到代码全放在main函数中，心都碎了。
好了，下面放出详细注释的本篇文章的全部示例源代码：
[cpp] view plain copy //-----------------------------------【程序说明】---------------------------------------------- // 程序名称:：【OpenCV入门教程之四】 ROI区域图像叠加&初级图像混合 全剖析 配套源码 // VS2010版 OpenCV版本：2.4.8 // 2014年3月10日 Create by 浅墨 // 图片素材出处：dota2原画 dota2logo // 浅墨的微博：@浅墨_毛星云 //------------------------------------------------------------------------------------------------ //-----------------------------------【头文件包含部分】--------------------------------------- // 描述：包含程序所依赖的头文件 //---------------------------------------------------------------------------------------------- #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> //-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------- // 描述：包含程序所使用的命名空间 //----------------------------------------------------------------------------------------------- using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------【全局函数声明部分】-------------------------------------- // 描述：全局函数声明 //----------------------------------------------------------------------------------------------- bool ROI_AddImage(); bool LinearBlending(); bool ROI_LinearBlending(); //-----------------------------------【main( )函数】-------------------------------------------- // 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始 //----------------------------------------------------------------------------------------------- int main( ) { system("color 5E"); if(ROI_AddImage()&& LinearBlending( )&&ROI_LinearBlending( )) { cout<<endl<<"嗯。好了，得出了你需要的图像~! : )"; } waitKey(0); return 0; } //----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】---------------------------------- // 函数名：ROI_AddImage（） // 描述：利用感兴趣区域ROI实现图像叠加 //---------------------------------------------------------------------------------------------- bool ROI_AddImage() { //【1】读入图像 Mat srcImage1= imread("dota_pa.jpg"); Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg"); if(!srcImage1.data ) { printf("你妹，读取srcImage1错误~！ \n"); return false; } if(!logoImage.data ) { printf("你妹，读取logoImage错误~！ \n"); return false; } //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI= srcImage1(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows)); //【3】加载掩模（必须是灰度图） Mat mask= imread("dota_logo.jpg",0); //【4】将掩膜拷贝到ROI logoImage.copyTo(imageROI,mask); //【5】显示结果 namedWindow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口"); imshow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1); return true; } //---------------------------------【LinearBlending（）函数】------------------------------------- // 函数名：LinearBlending（） // 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合 //-------------------------------------------------------------------------------------------- bool LinearBlending() { //【0】定义一些局部变量 double alphaValue = 0.5; double betaValue; Mat srcImage2, srcImage3, dstImage; //【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 ) srcImage2= imread("mogu.jpg"); srcImage3= imread("rain.jpg"); if(!srcImage2.data ) { printf("你妹，读取srcImage2错误~！ \n"); return false; } if(!srcImage3.data ) { printf("你妹，读取srcImage3错误~！ \n"); return false; } //【2】进行图像混合加权操作 betaValue= ( 1.0 - alphaValue ); addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage); //【3】创建并显示原图窗口 namedWindow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", 1); imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", srcImage2 ); namedWindow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", 1); imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", dstImage ); return true; } //---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】------------------------------------- // 函数名：ROI_LinearBlending（） // 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义 // 感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合 //-------------------------------------------------------------------------------------------- bool ROI_LinearBlending() { //【1】读取图像 Mat srcImage4= imread("dota_pa.jpg",1); Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg"); if(!srcImage4.data ) { printf("你妹，读取srcImage4错误~！ \n"); return false; } if(!logoImage.data ) { printf("你妹，读取logoImage错误~！ \n"); return false; } //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=srcImage4(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows)); //方法二 //imageROI=srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols)); //【3】将logo加到原图上 addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,0.,imageROI); //【4】显示结果 namedWindow("<4>区域线性图像混合示例窗口 by浅墨"); imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口 by浅墨",srcImage4); return true; }
最后看一下整体的运行效果图。
首先是经过背景颜色修改的console窗口：
然后依次是四张效果图：
嗯，本篇文章到这里就基本结束了，最后放出本篇文章配套示例程序的下载地址。
