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Python OpenCV 之图像的叠加,图像处理取经之旅第 16 天

发布于: 2021 年 04 月 01 日
Python OpenCV 之图像的叠加,图像处理取经之旅第 16 天

今天的学习的内容是:通过 Python OpenCV 对图像实现叠加操作,本文只涉及一个函数,即cv2.addWeighted

cv2.addWeighted

该函数的完整表述为:Python-OpenCV 图像叠加 or 图像混合加权实现。


函数原型如下:


dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])
复制代码


参数说明(哈哈,这是官方的,点击打开官方说明):


  • src1 – first input array.

  • alpha – weight of the first array elements.

  • src2 – second input array of the same size and channel number as src1.

  • beta – weight of the second array elements.

  • dst – output array that has the same size and number of channels as the input arrays.

  • gamma – scalar added to each sum.

  • dtype – optional depth of the output array; when both input arrays have the same depth, dtype can be set to -1, which will be equivalent to src1.depth().


参数翻译如下:


  • src1, src2:需要融合叠加的两副图像,要求大小和通道数相等

  • alpha:src1 的权重

  • beta:src2 的权重

  • gamma:gamma 修正系数,不需要修正设置为 0

  • dst:可选参数,输出结果保存的变量,默认值为 None

  • dtype:可选参数,输出图像数组的深度,即图像单个像素值的位数(如 RGB 用三个字节表示,则为 24 位),选默认值 None 表示与源图像保持一致。


返回值:融合叠加的结果图像


官方手册也给出了最终的结果:


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


上面的式子理解为,结果图像 = 图像 1× 系数 1+图像 2× 系数 2+亮度调节量


测试代码如下:


import cv2 as cv
src1 = cv.imread("./123.jpg")src2 = cv.imread("./456.png")
c = cv.addWeighted(src1, 0.4, src2, 0.6, 0)
cv.imshow("addWeighted", c)
cv.waitKey(0)
复制代码


运行之后叠加出的效果图如下:![Python OpenCV 之图像的叠加,图像处理取经之旅第 16 天](https://img-blog.csdnimg.cn/20210113211155418.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hpaGVsbA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center =400x)如果两个图片的尺寸不同,可以手动调整,也可以通过 resize 进行调整。


  img2 = cv2.resize(img, (w,h), interpolation=cv2.INTER_AREA)
复制代码


在检索资料的时候发现了另一个好玩的函数,即 createTrackbar,可以创建一个滚动条,我们也同时学习一下吧。

cv2.createTrackbar

该函数的作用是在 opencv 使用滑动条,函数原型如下:


cv2.createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange)
复制代码


参数说明:


  • trackbarName:滑动条的名字;

  • windowName:滑动条被放置的窗口的名字;

  • value:滑动条默认值;

  • count:滑动条的调节的范围(0~count);

  • onChange:调节滑动条时调用的回调函数名。


与此对应的还有一个获取滑动条值的函数,原型是:


value = cv2.getTrackbarPos(trackbarName, windowName)
复制代码


参数说明:


  • trackbarName:滑动条的名字;

  • windowName:滑动条被放置窗口的名字。


返回值:滑动条的数值


测试代码如下(拖动滑动条,实现图片的渐变):


import cv2 as cvimport numpy as npsrc1 = cv.imread("./123.jpg")src2 = cv.imread("./456.png")
# 滚动条拖动def on_change(x): pass
# 创建一个黑色背景的窗口,大小任意,后面会被修改img = np.zeros((100, 100, 3), np.uint8)cv.namedWindow("img")
cv.createTrackbar("a", "img", 0, 100, on_change)
while(1): cv.imshow("img", img) # 按键盘上的 esc 退出。 k = cv.waitKey(1) & 0xFF if k == 27: break # 获取滑动条的值 r = cv.getTrackbarPos('a', "img") # 设置系数 print(r) r = float(r)/100.0 # 默认情况下 src1 完全展示,逐步过渡到 src2 img = cv.addWeighted(src1, r, src2, 1.0-r, 0)
cv.destroyAllWindows()
复制代码


运行效果如下图所示。![Python OpenCV 之图像的叠加,图像处理取经之旅第 16 天](https://img-blog.csdnimg.cn/2021011323541130.gif#pic_center =400x)还找到了一个渐变效果,不需要拖动滑动条也可以实现图片切换。


import cv2import numpy as np
step_list = [float(0.02 * x) for x in range(0, 51)]print(step_list)img1 = cv2.imread("./123.jpg")img2 = cv2.imread("./456.png")cv2.imshow("show", img1)for i in step_list: res = cv2.addWeighted(img1, i, img2, (1-i), 0) cv2.imshow("show", res) cv2.waitKey(60)if cv2.waitKey(0) == 27: cv2.destroyAllWindows()
复制代码


运行结果自行找两张相同大小的图片进行尝试吧。

OpenCV 尾声

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发布于: 2021 年 04 月 01 日阅读数: 29
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爬虫 100 例作者,蓝桥签约作者,博客专家 2021.02.06 加入

6 年产品经理+教学经验,3 年互联网项目管理经验; 互联网资深爱好者; 沉迷各种技术无法自拔,导致年龄被困在 25 岁; CSDN 爬虫 100 例作者。 个人公众号“梦想橡皮擦”。

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