OpenCV之ROI图像叠加和混合

在之前的博客中，有一篇关于如何把局部区域添加到另一幅图像的文章：
http://blog.csdn.net/swj110119/article/details/50957691
现在又看到了关于这方面知识更全面的的内容，现在把他们总结出来，也是对这部分内容的加强理解与巩固。

除了上一篇应用cvSetImageROI函数处理外，还可以通过copyTo( OutputArray m, InputArray mask )函数，即利用掩模mask来实现，原理与cvSetImageROI类似，只是在后者的ROI内容是通过mask的覆盖区域以及mask中的像素值来决定的，即与mask非零值对应的像素被复制。代码如下：

#include<opencv.hpp>
#include<highgui.h>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat beauty = imread("E:\\project\\images\\beauty.jpg");
    Mat smallplane = imread("E:\\project\\images\\smallplane.png");

    Mat ROI = beauty(Rect(280, 0, smallplane.cols, smallplane.rows));
    //设置掩模为ROI区域大小相同
    Mat mask = imread("E:\\project\\images\\smallplane.png", 0);
    smallplane.copyTo(ROI, mask);

    imshow("beautyAndSmallplane", beauty);
    waitKey(0);
    return 0;
}

还有一个函数能够实现这种功能，

addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1);

src1和src2表示两个尺寸和类型相同的两个原图像，dst用来存储处理后的图像，alpha、beta和gamma是相应的线性参数，dtype是图像深度，该函数用数学公式可表示为：

dst = alpha*src1+beta*src2+gamma

#include<opencv.hpp>
#include<highgui.h>
using namespace cv;
int main()
{

    Mat src1 = imread("E:\\project\\images\\mogu.jpg");
    Mat src2 = imread("E:\\project\\images\\rain.jpg");
    Mat dst;
    double alpha = 0.6;
    addWeighted(src1, alpha, src2, 1 - alpha, 0.0, dst);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

结果展示：

如果加载的两幅图像大小不一致，可以通过Rect类设置ROI区域来进行局部图像的融合，核心代码如下：

imageROI = srcImage1(Rect(100, 200, srcImage2.cols, srcImage2.rows));
    addWeighted(imageROI, alpha, srcImage2, 1 - alpha, 0.0, imageROI);

对于透明度的手动调节，我们可以结合createTrackbar（）实现用户调节。实现如下：

#include<opencv.hpp>
#include<highgui.h>
using namespace cv;

#define WINDOW_NAME "调节透明度"
const int g_maxAlphaValue = 100;
int g_alphaValueSlider;
double g_alphaValue;
double g_betaValue;

Mat g_srcImage1;
Mat g_srcImage2;
Mat g_dstImage;

//回调函数
void on_Trackbar(int g_alphaValueSlider,void*)
{
    //计算addWeighted所需参数
    g_alphaValue = (double)g_alphaValueSlider / g_maxAlphaValue;
    g_betaValue = 1 - g_alphaValue;

    addWeighted(g_srcImage1, g_alphaValue, g_srcImage2, g_betaValue, 0, g_dstImage);

    imshow(WINDOW_NAME, g_dstImage);
}
//调节透明度
int main()
{
    g_srcImage1 = imread("E:\\project\\images\\house.jpg");
    g_srcImage2 = imread("E:\\project\\images\\road.jpg");

    g_alphaValueSlider = 50;
    namedWindow(WINDOW_NAME, 1);
    createTrackbar("Alpha", WINDOW_NAME, &g_alphaValueSlider, g_maxAlphaValue, on_Trackbar);

    on_Trackbar(g_alphaValueSlider, 0);
    waitKey(0);
    return 0;
}

素材图片


结果图片：