当前位置: 首页 > news >正文

建设家具网站手机端怎么看世界杯

建设家具网站,手机端怎么看世界杯,手机开发者选项,深圳市工程建设交易中心官网1 addWeighted函数 在OpenCV 里,addWeighted 函数的作用是对两个图像进行加权求和,常用于图像融合、图像过渡等场景。函数如下: cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])2 参数解释 src1:第一个输入图…

1 addWeighted函数

在OpenCV 里,addWeighted 函数的作用是对两个图像进行加权求和,常用于图像融合、图像过渡等场景。函数如下:

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])

2 参数解释

  • src1:第一个输入图像。
  • alpha:第一个输入图像的权重,取值范围是 0 到 1。
  • src2:第二个输入图像,它的大小和通道数必须与 src1 相同。
  • beta:第二个输入图像的权重,取值范围是 0 到 1。
  • gamma:标量值,添加到加权和中(通常用于亮度调整)。
  • dst:输出图像(可选参数,直接通过返回值获取)。
  • dtype:输出图像的可选深度,若未指定,则使用输入图像的深度。

该函数将两个图像按权重相加,实现图像的线性混合,其数学公式为:
d s t = α ∗ s r c 1 + β ∗ s r c 2 + γ dst = \alpha * src1 + \beta * src2 + \gamma dst=αsrc1+βsrc2+γ

3 注意

  1. 图像尺寸和通道数src1src2 必须具有相同的尺寸和通道数,否则会报错。
  2. 权重和alpha + beta 不需要等于 1,但若想实现透明度混合(如 alpha + beta = 1),需自行控制。
  3. 数据类型:若输入为 uint8 类型,结果会自动截断到 [0, 255] 范围(饱和操作)。
  4. gamma 的作用:用于调整输出图像的亮度(例如,gamma=10 会使整体亮度增加)。
    • 若 alpha + beta > 1,图像可能过曝(值被截断到 255)。
    • 若 gamma > 0,整体亮度增加;若 gamma < 0,亮度降低。
  5. cv2.add() 的区别cv2.add() 是直接相加(无权重),而 addWeighted() 允许更灵活的线性组合。

4 函数原型

def addWeighted(src1: Mat, alpha, src2: Mat, beta, gamma, dts: Mat = ..., dtype=...) 
from __doc__"""'addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) -> dst  . @brief Calculates the weighted sum of two arrays.   . The function addWeighted calculates the weighted sum of two arrays as follows:                          . \\f[\\texttt{dst} (I)= \\texttt{saturate} ( \\texttt{src1} (I)* \\texttt{alpha} +  \\texttt{src2} (I)* \\texttt{beta} +  \\texttt{gamma} )\\f] . where I is a multi-dimensional index of array elements. In case of multi-channel arrays, each. channel is processed independently.   . The function can be replaced with a matrix expression:   . @code{.cpp}       . dst = src1*alpha + src2*beta + gamma;   . @endcode   . @note Saturation is not applied when the output array has the depth CV_32S. You may even get   . result of an incorrect sign in the case of overflow.   . @param src1 first input array.   . @param alpha weight of the first array elements.  . @param src2 second input array of the same size and channel number as src1.               . @param beta weight of the second array elements.  . @param gamma scalar added to each sum.   . @param dst output array that has the same size and number of channels as the input arrays.  . @param dtype optional depth of the output array; when both input arrays have the same depth, dtype   . can be set to -1, which will be equivalent to src1.depth().   . @sa  add, subtract, scaleAdd, Mat::convertTo'"""pass

5 函数应用

  1. 图像叠加:例如,在制作幻灯片过渡效果时,就可以使用该函数实现图像的平滑过渡:通过调整 alphabeta 实现淡入淡出效果。

  2. ROI 混合:结合掩码(mask)对局部区域进行混合:

roi = img1[y:y+h, x:x+w]
blended_roi = cv2.addWeighted(roi, 0.5, img2_roi, 0.5, 0)
img1[y:y+h, x:x+w] = blended_roi

6 示例代码

代码如下:

import cv2# 读取两张图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.png')# 定义权重
alpha = 0.7
beta = 0.3
gamma = 0# 进行加权求和
result = cv2.addWeighted(image1, alpha, image2, beta, gamma)# 显示结果
cv2.imshow("Touxiang", image1)
cv2.imshow("Zi", image2)
cv2.imshow('Weighted Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过以上代码,可以将两张图片融合,配置不同的alpha和beta值,可以得到不同融合效果。

融合前:
在这里插入图片描述
融合后:
在这里插入图片描述

http://www.dtcms.com/a/557277.html

相关文章:

  • Go语言设计模式:工厂模式详解
  • Docker 部署 openEuler 教程及常见问题解决
  • 厦门专业做网站 厦门做网站的公司 厦门做服饰网站网站开发程序员需要会的技能
  • W55MH32三模自由控:小程序按键网页随选
  • 物联网入侵检测技术综合综述报告
  • 大模型-Qwen-Agent框架:系列Agent功能介绍 (2)
  • 网站 设计理念淄博网站建设优化运营熊掌号
  • R 包的制作
  • 【矩阵分析与应用】【第5章 梯度分析与最优化】【5.2.2 矩阵迹的微分计算示例d(tr(U))=tr(dU)证明】
  • 岳阳网站设计公司网站开发意义
  • MySQL的CONCAT函数介绍
  • 潜山云建站网站建设wordpress获取当前用户id
  • makefile 函数全解
  • day01_牛客_数字统计_C++
  • Redis RDB 持久化机制深入理解:Copy-On-Write 与数据一致性保障
  • 做哪方面的网站阳泉哪里做网站
  • 电商网站改版方案有哪些免费的ppt模板下载网站
  • LeetCode 3217.从链表中移除在数组中存在的节点:哈希表(一次遍历)
  • LeetCode - 寻找两个正序数组的中位数
  • 上海网站设计公司 静安沙井建网站
  • VMware17完成克隆ubuntu20.04时IP地址相同的问题
  • 【问题排查】hadoop-shaded-guava依赖问题
  • 百度地图网页版在线使用搜索引擎优化搜索优化
  • 网站优化排名兰州网站建设尚美
  • leetcode 3217 从链表中移除在数组中存在的节点
  • C++音视频就业路线
  • 46-基于STM32的智能宠物屋设计与实现
  • blender实现手柄控制VR视角
  • 八股训练营第 2 天 | HTTP请求报文和响应报文是怎样的,有哪些常见的字段?HTTP有哪些请求方式?GET请求和POST请求的区别?
  • 【LUT技术专题】SVDLUT: 基于SVD优化的3DLUT