矩阵和图像操作（2）

矩阵和图像操作（2）

这个函数可用来实现alpha 融合 [Smith79; Porter84];也就是说，它可以用于一个图像同另一个图像的融合，函数的形式如下：

void  cvAddWeighted(
    const CvArr* src1,
    double        alpha,
    const CvArr* src2,
    double       beta,
    double       gamma,
    CvArr*       dst
);

在函数cvAddWeighted()中我们有两个源图像，分别是src1和src2。这些图像可以是任何类型的像素，只要它们属于同一类型即可。它们还可以有一个或三个通道(灰度或彩色)，同样也要保持类型一致。结果图像dst，也必须同src1和src2是相同的像素类型。这些图像可能是不同尺寸，但是它们的ROI必须统一尺寸，否则OpenCV就会产生错误，参数alpha是src1的融合强度，beta是src2的融合强度，alpha融合公式如下：

 

可以通过设置α从0到1区间取值，β = 1 - α，γ为0，将前面公式转换为标准alpha融合方程。这就得出下式：

 

但是，在加权融合图像，以及目标图像的附加偏移参数γ方面, cvAddWeighted()提供了更大的灵活性。一般而言，你或许想让alpha和beta不小于0，并且两者之和不大于1，gamma的设置取决于像素所要调整到的平均或最大值。例3-14展示了alpha融合的用法。

例3-14：src2 中alpha融合ROI以(0,0)开始，src1 中ROI以(x,y)开始

// alphablend <imageA> <image B> <x> <y> <width> <height>
//              <alpha> <beta>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    IplImage *src1, *src2;
    if( argc == 9 && ((src1=cvLoadImage(argv[1],1)) != 0
        )&&((src2=cvLoadImage(argv[2],1)) != 0 ))
    {
        int x = atoi(argv[3]);
        int y = atoi(argv[4]);
        int width = atoi(argv[5]);
        int height = atoi(argv[6]);
        double alpha = (double)atof(argv[7]);
        double beta  = (double)atof(argv[8]);
        cvSetImage ROI(src1, cvRect(x,y,width,height));
        cvSetImageROI(src2, cvRect(0,0,width,height));
        cvAddWeighted(src1, alpha, src2, beta,0.0,src1);
        cvResetImageROI(src1);
        cvNamedWindow( "Alpha_blend", 1 );
        cvShowImage( "Alpha_blend", src1 );
        cvWaitKey();
    }
    return 0;
}

【51～52】

例3-14中的代码用两个源图像：初始的(src1)和待融合的(src2)。它从矩形的ROI中读取src1，然后将同样大小的ROI应用到src2中，这一次设在原始位置，它从命令行读入alpha和beta的级别但是把gamma设为0。Alpha融合使用函数cvAddWeighted()，结果被放到src1并显示，例子输出如图3-4所示，一个小孩的脸同一个猫的脸和身体被融合到了一起，值得注意的是，代码采用相同的ROI，像图3-3的例子一样。这次我们使用了ROI作为目标融合区域。

（点击查看大图）图3-4：一个小孩的脸被alpha融合到一只猫的脸上

cvAnd和cvAndS

void cvAnd(
    const CvArr*    src1,
    const CvArr*    src2,
    CvArr*          dst,
    const CvArr*    mask = NULL
);
void cvAndS(
    const CvArr*    src1,


    CvScalar        value,
    CvArr*          dst,
    const CvArr*    mask = NULL
);

这两个函数在src1数组上做按位与运算，在cvAnd()中每个dst元素都是由相应的src1和src2两个元素进行位与运算得出的。在cvAndS()中，位与运算由常标量value得出。同一般函数一样，如果mask是非空，就只计算非0 mask元素所对应的dst元素。

尽管支持所有的数据类型，但是对于cvAnd()来说，src1和src2要保持相同的数据类型。如果元素都是浮点型的，则使用该浮点数的按位表示。【52】