Python OpenCV 之圖像的疊加，圖像處理取經之旅第 16 天丨【百變AI秀】

今天的學習的內容是：通過 Python OpenCV 對圖像實現疊加操作，本文只涉及一個函數，即cv2.addWeighted。

cv2.addWeighted

該函數的完整表述為：Python-OpenCV 圖像疊加 or 圖像混合加權實現。

函數原型如下：

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

參數說明（哈哈，這是官方的，點擊打開官方說明）：

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().

參數翻譯如下：

src1, src2：需要融合疊加的兩副圖像，要求大小和通道數相等

alpha：src1 的權重

beta：src2 的權重

gamma：gamma 修正系數，不需要修正設置為 0

dst：可選參數，輸出結果保存的變量，默認值為 None

dtype：可選參數，輸出圖像數組的深度，即圖像單個像素值的位數（如 RGB 用三個字節表示，則為 24 位），選默認值 None 表示與源圖像保持一致。

返回值：融合疊加的結果圖像

官方手冊也給出了最終的結果：

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

上面的式子理解為，結果圖像 = 圖像 1× 系數 1+圖像 2× 系數 2+亮度調節量

測試代碼如下：

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)

運行之后疊加出的效果圖如下：

如果兩個圖片的尺寸不同，可以手動調整，也可以通過 resize 進行調整。

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

在檢索資料的時候發現了另一個好玩的函數，即 createTrackbar，可以創建一個滾動條，我們也同時學習一下吧。

cv2.createTrackbar

該函數的作用是在 opencv 使用滑動條，函數原型如下：

cv2.createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange)

參數說明：

trackbarName：滑動條的名字；

windowName：滑動條被放置的窗口的名字；

value：滑動條默認值；

count：滑動條的調節的范圍(0~count)；

onChange：調節滑動條時調用的回調函數名。

與此對應的還有一個獲取滑動條值的函數，原型是：

value = cv2.getTrackbarPos(trackbarName, windowName)

參數說明：

trackbarName：滑動條的名字；

windowName：滑動條被放置窗口的名字。

返回值：滑動條的數值

測試代碼如下（拖動滑動條，實現圖片的漸變）：

import cv2 as cv import numpy as np src1 = cv.imread("./123.jpg") src2 = cv.imread("./456.png") # 滾動條拖動 def on_change(x): pass # 創建一個黑色背景的窗口，大小任意，后面會被修改 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) # 按鍵盤上的 esc 退出。 k = cv.waitKey(1) & 0xFF if k == 27: break # 獲取滑動條的值 r = cv.getTrackbarPos('a', "img") # 設置系數 print(r) r = float(r)/100.0 # 默認情況下 src1 完全展示，逐步過渡到 src2 img = cv.addWeighted(src1, r, src2, 1.0-r, 0) cv.destroyAllWindows()

運行效果如下圖所示。

還找到了一個漸變效果，不需要拖動滑動條也可以實現圖片切換。

import cv2 import 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()

運行結果自行找兩張相同大小的圖片進行嘗試吧。

OpenCV 尾聲

1 個小時又過去了，對 Python OpenCV 相關的知識點，你掌握了嗎？

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今天是持續寫作的第

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OpenCV Python 圖像處理

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