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• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

该函数执行 线性融合（加权平均） 两个图像 img1 和 img2，使用对应的权重图 weights1 和 weights2。

融合公式如下：
$$result(x,y)=img1(x,y)\cdot weights1(x,y)+img2(x,y)\cdot weights2(x,y)$$
每个像素点根据各自的权重进行线性组合。

函数原型

void cv::cuda::blendLinear 	
(InputArray  	img1,InputArray  	img2,InputArray  	weights1,InputArray  	weights2,OutputArray  	result,Stream &  	stream = Stream::Null() 
) 		

参数

参数名	说明
img1	输入图像 1 第一幅输入图像
img2	输入图像 2 第二幅输入图像，必须与 img1 尺寸和类型相同
weights1	权重图 1 与 img1 对应的权重图，单通道浮点型（CV_32F）
weights2	权重图 2 与 img2 对应的权重图，单通道浮点型（CV_32F）
result	输出图像 输出结果，与输入图像大小和类型一致
stream	流对象 用于异步执行的 CUDA 流。默认为 Stream::Null()，即同步执行

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>int main() {// Step 1: 加载两幅图像cv::Mat img1 = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/stich1.png");cv::Mat img2 = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/stich2.png");if (img1.empty() || img2.empty()) {std::cerr << "Failed to load images!" << std::endl;return -1;}// Step 2: 确保图像尺寸一致cv::resize(img2, img2, img1.size());// Step 3: 创建权重图（例如：渐变效果）cv::Mat weight1(img1.size(), CV_32F, 0.5f);  // 全图权重 0.5cv::Mat weight2 = 1.0f - weight1;             // 反向权重图// Step 4: 上传数据到 GPUcv::cuda::GpuMat d_img1, d_img2, d_weight1, d_weight2, d_result;d_img1.upload(img1);d_img2.upload(img2);d_weight1.upload(weight1);d_weight2.upload(weight2);d_result.create(img1.size(), img1.type());// Step 5: 执行线性融合cv::cuda::blendLinear(d_img1, d_img2, d_weight1, d_weight2, d_result);// Step 6: 下载并显示结果cv::Mat result;d_result.download(result);cv::imshow("Original Image 1", img1);cv::imshow("Original Image 2", img2);cv::imshow("Blended Image", result);cv::waitKey(0);return 0;
}

运行结果