当前位置: 首页 > news >正文

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;
}

在这里插入图片描述

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;
}

在这里插入图片描述

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&#xff0c;它们之和应该等于1。gamma 是一个可选的增益&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;需提前准备好Doris2.0.1的镜像包 参考&#xff1a; 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&#xff0c;有一个面积为S且与磁场方向垂直的平面&#xff0c;磁感应强度B与面积S的乘积&#xff0c;叫做穿过这个平面的磁通量&#xff0c;简称磁通&#xff08;Magnetic Flux&#xff09;。标量&#xff0c;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&#xff08;停止 开启 登录&#xff09; 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&#xff1f; Hooks 只应该在 React 函数组件内调用&#xff0c;而不应该在普通函数调用。Hooks 能够调用诸如 useState、useEffect、useContext等&#xff0c;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&#xff0c;请问如何删除链表中的倒数第k个节点&#xff1f;假设链表中节点的总数为n&#xff0c;那么1≤k≤n。要求只能遍历链表一次。 例如&#xff0c;输入图4.1&#xff08;a&#xff09;中的链表&#xff0c;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&#xff1a; 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&#xff1a;所谓排序&#xff0c;就是使一串记录&#xff0c;按照其中的某个或某写关键字的大小&#xff0c;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 &#xff0c;它是对 Web 资源实施访问控制的最简单技术&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff1a;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&#xff1f; KT6368A蓝牙芯片&#xff0c;在使用上还是非常的简单&#xff0c;总共也就8个腿&#xff0c;焊接也是很容易的事情 出现不能透传&#xff0c;大概率有如下2点原因 硬件问题&#xff0c;比如&#xff1…...

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&#xff0c;所谓仿函数【不懂&#xff0c;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&#xff0c;按部就班的生活让我们丧失了感知力&#xff0c;我们再难以被简单的确幸所打动。试试停下脚步&#xff0c;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&#xff0c;它能让我们逐渐…...

Array简介

概念&#xff1a; 数组&#xff08;Array&#xff09;是Java中最简单的数据结构之一&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;让项目中的业务逻辑代码和数据表现代码分离&#xff0c;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&#xff0c;通过一体化的设计&#xff0c;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&#xff0c;以临床诊疗信息为主线…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程&#xff0c;然后使用强化学习的Actor-Critic机制&#xff08;中文译作“知行互动”机制&#xff09;&#xff0c;逐步迭代求解…...

3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)

从这节课开始&#xff0c;我们会探讨数据链路层的差错控制功能&#xff0c;差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误&#xff0c;我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误&#xff0c;当我们发现位错误之后&#xff0c;通常来说有两种解决方案。第一…...

【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)

升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点&#xff0c;但无自动故障转移能力&#xff0c;Master宕机后需人工切换&#xff0c;期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据&#xff0c;无法主动升级为Master响应请求&#xff…...

IP如何挑?2025年海外专线IP如何购买?

你花了时间和预算买了IP&#xff0c;结果IP质量不佳&#xff0c;项目效率低下不说&#xff0c;还可能带来莫名的网络问题&#xff0c;是不是太闹心了&#xff1f;尤其是在面对海外专线IP时&#xff0c;到底怎么才能买到适合自己的呢&#xff1f;所以&#xff0c;挑IP绝对是个技…...

JavaScript 数据类型详解

JavaScript 数据类型详解 JavaScript 数据类型分为 原始类型&#xff08;Primitive&#xff09; 和 对象类型&#xff08;Object&#xff09; 两大类&#xff0c;共 8 种&#xff08;ES11&#xff09;&#xff1a; 一、原始类型&#xff08;7种&#xff09; 1. undefined 定…...

三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数

前置 单峰函数有唯一的最大值&#xff0c;最大值左侧的数值严格单调递增&#xff0c;最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值&#xff0c;最小值左侧的数值严格单调递减&#xff0c;最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构&#xff1a; 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减&#xff0c;并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)&#xff0c;可以去除高次谐波&#xff0c;并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...

高考志愿填报管理系统---开发介绍

高考志愿填报管理系统是一款专为教育机构、学校和教师设计的学生信息管理和志愿填报辅助平台。系统基于Django框架开发&#xff0c;采用现代化的Web技术&#xff0c;为教育工作者提供高效、安全、便捷的学生管理解决方案。 ## &#x1f4cb; 系统概述 ### &#x1f3af; 系统定…...

EEG-fNIRS联合成像在跨频率耦合研究中的创新应用

摘要 神经影像技术对医学科学产生了深远的影响&#xff0c;推动了许多神经系统疾病研究的进展并改善了其诊断方法。在此背景下&#xff0c;基于神经血管耦合现象的多模态神经影像方法&#xff0c;通过融合各自优势来提供有关大脑皮层神经活动的互补信息。在这里&#xff0c;本研…...

机器学习复习3--模型评估

误差与过拟合 我们将学习器对样本的实际预测结果与样本的真实值之间的差异称为&#xff1a;误差&#xff08;error&#xff09;。 误差定义&#xff1a; ①在训练集上的误差称为训练误差&#xff08;training error&#xff09;或经验误差&#xff08;empirical error&#x…...