目标
在本教程中，您将学习：
- 什么是线性混合，为什么它很有用
- 如何使用addWeighted（）混合两个图像
理论
下面的解释属于Richard Szeliski的“ 《计算机视觉：算法与应用》 ”一书。
从以前的教程中，我们已经知道了一些像素运算符。一个常见的二元（双输入）算子线性混合运算符：
线性混合运算符
通过改变α从0→1，这个操作员可以用来执行两个图像或视频之间的时间交叉溶解，如幻灯片放映和电影制作效果所示。
code
//blend two imgs
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(void)
{
double alpha = 0.5; //control alpha
double beta; double input;
Mat src1, src2, dst;
cout << " Simple Linear Blender " << endl;
cout << "-----------------------" << endl;
cout << "* Enter alpha [0.0-1.0]: ";
cin >> input;// We use the alpha provided by the user if it is between 0 and 1
if (input >= 0 && input <= 1)
{
alpha = input;
}
src1 = imread("Linux.jpg");
src2 = imread("Windows.jpg");
if (src1.empty()) { cout << "Error loading src1" << endl; return -1; }
if (src2.empty()) { cout << "Error loading src2" << endl; return -1; }
beta = (1.0 - alpha);
addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);
imshow("Linear Blend", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
解释
混合公式
需要两个原图 ( f0(x) and f1(x))：
src1 = imread("Linux.jpg");
src2 = imread("Windows.jpg");
注意：src1和src2必须有一样的size（weight， height）和type。
现在我们需要生成g(x)图像。为此，函数addWeighted（）非常方便：
beta = (1.0 - alpha);
addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);
因为addWeighted（）产生：
在这种情况下，在上面的代码中,gamma是参数0.0
结果
