c++视觉图像线性混合
图像线性混合
使用 cv::addWeighted() 函数对两幅图像进行线性混合。alpha 和 beta 是两幅图像的权重,它们之和应该等于1。gamma 是一个可选的增益,这里设置为0。
你可以通过调整 alpha 的值来改变混合比例。如果 alpha=0.5,则两幅图像等权重混合,如果 alpha=0.7,则第一幅图像的权重更大。
图像线性混合(Image Blending)通常是通过权重对两幅图像进行加权相加的操作,产生一幅新的图像。这是一个简单的线性混合的示例:
#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取两幅图像cv::Mat image1 = cv::imread("11.png");cv::Mat image2 = cv::imread("22.png");// 检查图像是否成功加载if (image1.empty() || image2.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image(s)." << std::endl;return -1;}// 确保两幅图像大小相同if (image1.size() != image2.size()) {std::cerr << "Error: Image sizes do not match." << std::endl;return -1;}// 定义混合权重double alpha = 0.5; // 第一幅图像的权重double beta = 1.0 - alpha; // 第二幅图像的权重// 进行线性混合cv::Mat blendedImage;cv::addWeighted(image1, alpha, image2, beta, 0.0, blendedImage);// 显示原始图像和混合后的图像cv::imshow("Image 1", image1);cv::imshow("Image 2", image2);cv::imshow("Blended Image", blendedImage);// 等待按键cv::waitKey(0);return 0;
}

设置感兴趣区域再矩形线形混合
#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取两幅图像cv::Mat image1 = cv::imread("11.png");cv::Mat image2 = cv::imread("22.png");// 检查图像是否成功加载if (image1.empty() || image2.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image(s)." << std::endl;return -1;}// 确保两幅图像大小相同if (image1.size() != image2.size()) {std::cerr << "Error: Image sizes do not match." << std::endl;return -1;}// 定义感兴趣区域的矩形cv::Rect roiRect(100, 50, 150, 100);// 定义不同区域的权重double alpha1 = 0.8; // 第一幅图像的权重double beta1 = 1.0 - alpha1; // 第二幅图像的权重double alpha2 = 0.3; // 第一幅图像的权重double beta2 = 1.0 - alpha2; // 第二幅图像的权重// 创建两个感兴趣区域cv::Mat roi1 = image1(roiRect);cv::Mat roi2 = image2(roiRect);// 进行线性混合cv::Mat blendedROI;cv::addWeighted(roi1, alpha1, roi2, beta1, 0.0, blendedROI);// 将混合后的ROI放回原图像blendedROI.copyTo(image1(roiRect));// 显示原始图像和混合后的图像cv::imshow("Image 1", image1);cv::imshow("Image 2", image2);// 等待按键cv::waitKey(0);return 0;
}

相关文章:
c++视觉图像线性混合
图像线性混合 使用 cv::addWeighted() 函数对两幅图像进行线性混合。alpha 和 beta 是两幅图像的权重,它们之和应该等于1。gamma 是一个可选的增益,这里设置为0。 你可以通过调整 alpha 的值来改变混合比例。如果 alpha0.5,则两幅图像等权重…...
Doris 2.0.1 DockerFile版 升级实战
1、Doris 2.0.1 DockerFile 的制作 参考 Doris 2.0.1 Dockerfile制作-CSDN博客 2、之前的Doris 集群通过 Docker容器进行的部署,需提前准备好Doris2.0.1的镜像包 参考: 集群升级 - Apache Doris Doris 升级请遵守不要跨两个及以上关键节点版本升级的…...
kotlin aes 加密解密
文章目录 1. key填充2. 加密3. 解密 1. key填充 aes算法对key的字节数有要求 所以对输入的key要做填充处理 fun fillKey(key: String): ByteArray {val random SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG")random.setSeed(key.toByteArray())val generator KeyGenerato…...
sqlite3的lib和头文件在哪下载 2023/9/19 上午10:46:43
2023/9/19 上午10:46:43 sqlite3的lib和头文件在哪下载 2023/9/19 上午10:46:54 你可以从SQLite官方网站下载SQLite的lib和头文件。请按照以下步骤进行操作: 打开SQLite官方网站:https://www.sqlite.org/index.html 在页面上方的菜单中选择 “Download”(下载)。 在下载…...
磁通量概述
磁通量指的是设在磁感应强度为B的匀强磁场中,有一个面积为S且与磁场方向垂直的平面,磁感应强度B与面积S的乘积,叫做穿过这个平面的磁通量,简称磁通(Magnetic Flux)。标量,符号“Φ”。在一般情况…...
MySql 终端常用指令
一、开发背景 利用数据库实现数据的增删改查 二、开发环境 Window10 mysql-8.0.33-win64 三、实现步骤 1、管理员模式打开终端 2、登录数据库(停止 开启 登录) 具体指令参考 MySql 安装篇 …...
【React-hooks篇幅】自定义hooks
首先得了解自定义 Hooks 跟普通函数区别在于哪里? Hooks 只应该在 React 函数组件内调用,而不应该在普通函数调用。Hooks 能够调用诸如 useState、useEffect、useContext等,普通函数则不能。由此可以通过内置的Hooks等来获得Firber的访问方式…...
面试算法21:删除倒数第k个节点
题目 如果给定一个链表,请问如何删除链表中的倒数第k个节点?假设链表中节点的总数为n,那么1≤k≤n。要求只能遍历链表一次。 例如,输入图4.1(a)中的链表,删除倒数第2个节点之后的链表如图4.1&a…...
数据结构——排序算法(C语言)
本篇将详细讲一下以下排序算法: 直接插入排序希尔排序选择排序快速排序归并排序计数排序 排序的概念 排序:所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某写关键字的大小,按照递增或递减0排列起来的操作。 稳定性的概念…...
基于Http Basic Authentication的接口
Basic Authenrication是 HTTP 用户代理提供用户名的一种方法 ,它是对 Web 资源实施访问控制的最简单技术,它不需要 Cookie、会话标识符和登录页面。HTTP Basic身份验证使用静态的标准HTTP标头,这意味着 不必在预期中进行握手。 当用户代理想…...
【yaml文件的编写】
yaml文件编写 YAML语法格式写一个yaml文件demo创建资源对象查看创建的pod资源创建service服务对外提供访问并测试创建资源对象查看创建的service在浏览器输入 nodeIP:nodePort 即可访问 详解k8s中的port:portnodePorttargetPortcontainerPortkubectl run --dry-runc…...
kt6368A双模蓝牙芯片无法透传 可能是什么问题呢
一、问题简介- kt6368A蓝牙芯片无法透传 可能是什么问题呢? KT6368A蓝牙芯片,在使用上还是非常的简单,总共也就8个腿,焊接也是很容易的事情 出现不能透传,大概率有如下2点原因 硬件问题,比如࿱…...
SpringBoot终极讲义第二章笔记
01.关于Import 和 ImportResource Import注解用法(类上): 一般和Configuration一起使用,用来导入里面Bean方法返回的对象 ImportResource(类上):一般和Configuration一起使用,用来导入某个.XML文件里的bean 个人觉得这两个注解有点鸡肋 SpringBoot启动类默认扫描的是启动类…...
【C++面向对象侯捷下】4. pointer-like classes,关于智能指针 | 5. function-like classes,所谓仿函数
文章目录 4. pointer-like classes,关于智能指针pointer-like classes,关于智能指针 shared_ptrpointer-like classes,关于迭代器5. function-like classes,所谓仿函数【不懂,跳过】 4. pointer-like classes,关于智能指针 pointer-like classes,关于智…...
社科院与杜兰大学能源管理硕士项目——惊喜会随时间慢慢酝酿而出
我们越来越难感受到惊喜,按部就班的生活让我们丧失了感知力,我们再难以被简单的确幸所打动。试试停下脚步,惊喜往往不期而遇。社科院与杜兰大学能源管理硕士项目是你人生中的小确幸吗 学习是一种持续不断的自我提升,它能让我们逐渐…...
Array简介
概念: 数组(Array)是Java中最简单的数据结构之一,它用于存储固定大小的相同类型元素序列。数组是一个连续分配的内存块,可以通过索引访问其中的元素。元素在数组中按照顺序排列,并使用整数索引来唯一标识每…...
Django的模版使用(Django-03)
一 模版的使用 模板引擎是一种可以让开发者把服务端数据填充到html网页中完成渲染效果的技术。它实现了 把前端代码和服务端代码分离 的作用,让项目中的业务逻辑代码和数据表现代码分离,让前端开发者和服务端开发者可以更好的完成协同开发。 静态网页&…...
详解分布式搜索技术之elasticsearch
目录 一、初识elasticsearch 1.1什么是elasticsearch 1.2elasticsearch的发展 1.3为什么学习elasticsearch? 1.4正向索引和倒排索引 1.4.1传统数据库采用正向索引 1.4.2elasticsearch采用倒排索引 1.4.3posting list 1.4.4总结 1.5 es的一些概念 1.5.1文档和字段 …...
系统架构设计:3 软件架构建模技术与应用
目录 一 架构“4+1”视图 二 论点 1 架构的本质 2 “4+1”视图 (1)逻辑视图 <...
JAVA在线电子病历编辑器源码 B/S架构
电子病历在线制作、管理和使用的一体化电子病历解决方案,通过一体化的设计,提供对住院病人的电子病历书写、保存、修改、打印等功能。电子病历系统将临床医护需要的诊疗资料以符合临床思维的方法展示。建立以病人为中心,以临床诊疗信息为主线…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...
微信小程序 - 手机震动
一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注:文档 https://developers.weixin.qq…...
现代密码学 | 椭圆曲线密码学—附py代码
Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学(ECC)是一种基于有限域上椭圆曲线数学特性的公钥加密技术。其核心原理涉及椭圆曲线的代数性质、离散对数问题以及有限域上的运算。 椭圆曲线密码学是多种数字签名算法的基础,例如椭圆曲线数字签…...
前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)
文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包(Closure)?闭包有什么应用场景和潜在问题?2.解释 JavaScript 的作用域链(Scope Chain) 二、原型与继承3.原型链是什么?如何实现继承&a…...
CMake 从 GitHub 下载第三方库并使用
有时我们希望直接使用 GitHub 上的开源库,而不想手动下载、编译和安装。 可以利用 CMake 提供的 FetchContent 模块来实现自动下载、构建和链接第三方库。 FetchContent 命令官方文档✅ 示例代码 我们将以 fmt 这个流行的格式化库为例,演示如何: 使用 FetchContent 从 GitH…...
dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...
佰力博科技与您探讨热释电测量的几种方法
热释电的测量主要涉及热释电系数的测定,这是表征热释电材料性能的重要参数。热释电系数的测量方法主要包括静态法、动态法和积分电荷法。其中,积分电荷法最为常用,其原理是通过测量在电容器上积累的热释电电荷,从而确定热释电系数…...
探索Selenium:自动化测试的神奇钥匙
目录 一、Selenium 是什么1.1 定义与概念1.2 发展历程1.3 功能概述 二、Selenium 工作原理剖析2.1 架构组成2.2 工作流程2.3 通信机制 三、Selenium 的优势3.1 跨浏览器与平台支持3.2 丰富的语言支持3.3 强大的社区支持 四、Selenium 的应用场景4.1 Web 应用自动化测试4.2 数据…...
LOOI机器人的技术实现解析:从手势识别到边缘检测
LOOI机器人作为一款创新的AI硬件产品,通过将智能手机转变为具有情感交互能力的桌面机器人,展示了前沿AI技术与传统硬件设计的完美结合。作为AI与玩具领域的专家,我将全面解析LOOI的技术实现架构,特别是其手势识别、物体识别和环境…...
