----图像叠加与混合
Mat imageRoi;
imageRoi = image(Rect(500, 250, image.cols, image.rows));
(2)Range定义法
Mat imageRoi;
imageRoi = image(Range(250, 250 + image.rows), Range(200, 200 + image.cols));
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcImage1 = imread("C://Users//441//Desktop//ZL//夏目//1.jpg");
Mat srcImage2 = imread("C://Users//441//Desktop//ZL//夏目//th(2).jpg");
Mat imageRoi = srcImage1(Rect(0, 277, srcImage2.cols, srcImage2.rows));
Mat mask = imread("C://Users//441//Desktop//ZL//夏目//th(2).jpg", 0);
srcImage2.copyTo(imageRoi, mask);
namedWindow("ROI图像叠加");
imshow("ROI图像叠加", srcImage1);
waitKey(0);
}
srcImage1的尺寸为820x461;
srcImage2的尺寸为252x184.
(3)运行结果
>>a的取值范围为0到1之间
>>F(x)和Q(x)为参与混合的两幅图像,G(x)表示输出图像
>>通过对两幅图像的每个像素值做线性加权得到最终的输出图像
>>两幅图像的大小和类型必须完全一致
---->初识addWeighted函数
void addWeighted(InputArray src1,double alpha,InputArray src2,double beta,double gamma,OutputArray dst,int dytpe=-1);
dst = src1[I] * alpha + src[2] * beta + gamma;
>>I为多维数组的索引值
>>当输出数组深度为CV_32S时,函数不适用,内存溢出或结果错误。
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat src1 = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\1.jpg");
Mat src2 = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\th(2).jpg");
Mat dst;
double alpha = 0.3;
double beta;
beta = (1.0 - alpha);
Mat imageRoi = src1(Rect(0, 277, src2.cols, src2.rows));
addWeighted(src2, alpha, imageRoi, beta, 0, imageRoi);
imshow("图2", src2);
imshow("图2`", imageRoi);
imshow("mixed", src1);
waitKey(0);
return 0;
}
(2)运行结果
void split(const Mat& src,Mat *mvBegin);
第一个参数:表示要分离颜色通道的矩阵
第二个参数:表示Mat数组的首地址
void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);
第一个参数:表示要分离颜色通道的矩阵
第二个参数:表示一个vector<Mat>对象
(2)代码实现
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\色阶图.png");
imshow("原图", src);
Mat channels[3];
split(src, channels);
imshow("B", channels[0]);
imshow("G", channels[1]);
imshow("R", channels[2]);
waitKey(0);
}
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\色阶图.png");
imshow("原图", src);
std::vector<Mat> channels;
split(src, channels);
imshow("B", channels.at(0));
imshow("G", channels.at(1));
imshow("R", channels.at(2));
waitKey(0);
}
(3)运行结果
void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst);
第一个参数:表示要被合并的矩阵
第二个参数:表示输入矩阵的个数(当输入矩阵为空白的数组时,必须大于1)
第三个参数:表示输出的矩阵(与原矩阵拥有相同尺寸和深度,通道数量是矩阵阵列中的通道总数)
void merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst);
第一个参数:表示vector容器的阵列
第二个参数:表示输出的矩阵(与原矩阵拥有相同尺寸和深度,通道数量是矩阵阵列中的通道总数)
(2)代码实现
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\色阶图.png");
imshow("原图", src);
Mat channels[3];
split(src, channels);
Mat blueChannels = channels[0];
Mat greenChannels = channels[1];
Mat redChannels = channels[2];
Mat newsChannels[3] = {
blueChannels,greenChannels,redChannels };
Mat mergeImage;
merge(newsChannels, 3, mergeImage);
imshow("merge", mergeImage);
waitKey(0);
}
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\色阶图.png");
imshow("原图", src);
std::vector<Mat> channels;
Mat blueChannels;
Mat greenChannels;
Mat redChannels;
split(src, channels);
blueChannels = channels.at(0);
greenChannels = channels.at(1);
redChannels = channels.at(2);
Mat mergeImage;
merge(channels, mergeImage);
imshow("merge", mergeImage);
waitKey(0);
}
(3)运行结果
>>i和j表示像素位于第i行和第j列
>>f(i, j)表示源图像像素
>>g(i, j)表示输出图像像素
>>a(a > 0)表示增益(gain),常用来控制图像的对比度
>>b表示偏置(bias),常用来控制图像的亮度
(1)当α=1,β=0时,图像无任何改变;
(2)当α<1,β=0时,图像对比度下降,图像变暗;
(3)当α>1,β=0时,图像对比度上升,图像变生动、丰富;
(4)β上下浮动,图像亮度发生改变,不改变图像对比度;
Mat new_image = Mat::zeros(image.size(), image.type());
for(int y = 0; y < image.rows; y++)
for(int x = 0; x < image.cols; x++)
for(int c = 0; c < 3; c++)
new_image.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
>>y为行,x为列,c为R、G、B(分别对应0, 1, 2)其中之一
>>因为运算结果可能会超出像素取值范围 (溢出),或是非整数(如果是浮点数的话),用saturate_cast对结果进行转换,以确保它为有效值
if(data < 0)
data = 0;
else if(data > 255)
data = 255;
```clike
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
void onChange(Mat image, float g_nContrastValue, float g_nBrightValue)
{
Mat new_image = Mat::zeros(image.size(), image.type());
for (int y = 0; y < image.rows; y++)
for (int x = 0; x < image.cols; x++)
for (int c = 0; c < 3; c++)
new_image.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>(g_nContrastValue * (image.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
imshow("效果图", new_image);
waitKey(0);
}
int main()
{
Mat src = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\1.jpg");
imshow("原图", src);
float g_nContrastValue, g_nBrightValue;
g_nContrastValue = 10.0;
g_nBrightValue = 0;
onChange(src, g_nContrastValue, g_nBrightValue);
g_nContrastValue = 1.0;
g_nBrightValue = 30;
onChange(src, g_nContrastValue, g_nBrightValue);
g_nContrastValue = 10.0;
g_nBrightValue = 30;
onChange(src, g_nContrastValue, g_nBrightValue);
waitKey(0);
}
5. 运行结果
`原图`
<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210220174552926.png" width="50%" >
`更改对比度后的效果图`
<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210220174836958.png" width="50%" >
`更改亮度后的效果图`
<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210220174935689.png" width="50%" >
`更改对比度和亮度后的效果图`
<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210220175011212.png" width="50%" >
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