详解cv2.addWeighted函数【使用 OpenCV 添加（混合）两个图像-Python版本】

文章目录

• 简介
• 函数原型
• 代码示例
• 参考资料

  简介

  有的时候我们需要将两张图片在alpha通道进行混合，比如深度学习数据集增强方式MixUp。OpenCV的addWeighted提供了相关操作，此篇博客将详细介绍这个函数，并给出代码示例。🚀🚀

  函数原型

  o u t p u t I m g = s a t u r a t e ( α ∗ i n p u t I m g 1 + β ∗ i n p u t I m g 2 + γ ) \rm outputImg=saturate( \alpha*inputImg1+ \beta*inputImg2 + \gamma) outputImg=saturate(α∗inputImg1+β∗inputImg2+γ)

  cv.addWeighted(	src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]	) -> dst
  

  参数	说明
  src1	图片1
  alpha	图片1的权重
  src2	图片2
  beta	图片2的权重
  gamma	添加到每个总和的标量。一般为0
  dst	输出图片，Python版本不需要指定👎
  dtype	输出数组的可选深度，默认即可

  代码示例

  

  import cv2
  import matplotlib.pyplot as plt
  # 加载两张图片
  img1 = cv2.imread(filename="Lenna.png")
  img2 = cv2.imread(filename="horses.jpg")
  # 将两张图片都调整到640*640
  shape1 = img1.shape  # HWC
  shape2 = img2.shape  # HWC
  max1 = max(shape1[0], shape1[1])
  max2 = max(shape2[0], shape2[1])
  img1 = cv2.copyMakeBorder(
      src=img1,
      top=int((max1 - shape1[0])/2),
      bottom=int((max1 - shape1[0])/2),
      left=int((max1 - shape1[1])/2),
      right=int((max1 - shape1[1])/2),
      borderType=cv2.BORDER_REFLECT101,
  )
  img1 = cv2.resize(src=img1, dsize=(640, 640), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
  img2 = cv2.copyMakeBorder(
      src=img2,
      top=int((max2 - shape2[0])/2),
      bottom=int((max2 - shape2[0])/2),
      left=int((max2 - shape2[1])/2),
      right=int((max2 - shape2[1])/2),
      borderType=cv2.BORDER_REFLECT101,
  )
  img2 = cv2.resize(src=img2, dsize=(640, 640), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
  # 按照比例将两张图片进行混合
  alpha = 0.5
  beta = 1.0 - alpha
  img_blending = cv2.addWeighted(src1=img1, alpha=alpha, src2=img2, beta=beta, gamma=.0)
  # 绘制图片
  fig = plt.figure(figsize=(9, 3))
  fig.suptitle(t="Blend two images")
  ax1 = fig.add_subplot(1, 3, 1)
  ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2)
  ax3 = fig.add_subplot(1, 3, 3)
  ax1.set_title(label="image1")
  ax1.spines["top"].set_visible(b=False)
  ax1.spines["bottom"].set_visible(b=False)
  ax1.spines["left"].set_visible(b=False)
  ax1.spines["right"].set_visible(b=False)
  ax1.axes.xaxis.set_visible(b=False)
  ax1.axes.yaxis.set_visible(b=False)
  ax1.imshow(X=cv2.cvtColor(src=img1, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
  ax2.set_title(label="image2")
  ax2.spines["top"].set_visible(b=False)
  ax2.spines["bottom"].set_visible(b=False)
  ax2.spines["left"].set_visible(b=False)
  ax2.spines["right"].set_visible(b=False)
  ax2.axes.xaxis.set_visible(b=False)
  ax2.axes.yaxis.set_visible(b=False)
  ax2.imshow(X=cv2.cvtColor(src=img2, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
  ax3.set_title(label="blending image")
  ax3.spines["top"].set_visible(b=False)
  ax3.spines["bottom"].set_visible(b=False)
  ax3.spines["left"].set_visible(b=False)
  ax3.spines["right"].set_visible(b=False)
  ax3.axes.xaxis.set_visible(b=False)
  ax3.axes.yaxis.set_visible(b=False)
  ax3.imshow(X=cv2.cvtColor(src=img_blending, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
  plt.show()
  

  参考资料

  1. Computer Vision: Algorithms and Applications
  2. OpenCV文档：Adding (blending) two images using OpenCV👍
  3. OpenCV文档：addWeighted() 🚀

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