Opencv -- 图像通道合并(merge()与addweight()函数区别)
作者:互联网
先说merge()函数:
C++ 的函数原型如下。
- C++:void merge(const Mat *mv,size_t count,OutputArray dst);
- C++:void merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst);
变量介绍如下。
- 第一个参数,mv。填需要被合并的输入矩阵或vector 容器的阵列,这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深度。
- 第二个参数,count。当mv为一个空白的C数组时,代表输入矩阵的个数,这个参数显然必须大于1。
- 第三个参数,dst。即输出矩阵,和mv[0]拥有一样的尺寸和深度,并且通道的数量是矩阵阵列中的通道的总数。
基本例程1:
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char ** argv) { Mat srcImage; Mat dstImage; vector<Mat> channels; srcImage = cv::imread("1.jpg"); // 分离彩色通道 split(srcImage, channels); /* imshow("B 通道", channels.at(0)); imshow("G 通道", channels.at(1)); imshow("R 通道", channels.at(2));*/ // 合并 merge(channels, dstImage); imshow("通道合成", dstImage); waitKey(0); return(0); }
基本例程2:
# 1.21 图像通道的合并 img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg", flags=1) # flags=1 读取彩色图像(BGR) bImg, gImg, rImg = cv2.split(img1) # 拆分为 BGR 独立通道 # cv2.merge 实现图像通道的合并 imgMerge = cv2.merge([bImg, gImg, rImg]) cv2.imshow("cv2Merge", imgMerge) # Numpy 拼接实现图像通道的合并 imgStack = np.stack((bImg, gImg, rImg), axis=2) cv2.imshow("npStack", imgStack) print(imgMerge.shape, imgStack.shape) print("imgMerge is imgStack?", np.array_equal(imgMerge, imgStack)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗口
注意事项:
- 进行合并的 B、G、R 单通道图像分量,数据形状必须为 (width, height),而不是形状为 (width, height, channels=3) 的蓝色/绿色/红色图像。
- 单通道图像分量的图像大小 (width, height) 必须相同才能进行合并。
- 颜色通道要按照 B、G、R 通道次序合并,才能得到 BGR 格式的合并结果。
- cv2.merge() 操作复杂耗时,推荐使用 NumPy 数组合并函数 np.stack() 生成合成图像。
然后是addweight()函数(图像融合):
函数功能:按指定权重计算两个数组的和。表达式为:
dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma;
构造函数:addWeight(Inputarray src1, double alpha, Inputarray src2, double beta, double gamma, outputarray dst, int dtype=-1)
参数1:输入的第一个数组。
参数2:alpha值
参数3:输入的第二个数组。
参数4:beta值
参数5:输出计算结果。
参数6:选择输出数组的深度,如果输入的两个数组深度相同,则设置为-1,
基本例程:
Mat srcImage1, srcImage2; Mat dstImage; srcImage1 = cv::imread(“testimage1.jpg”); //输入图像路径 srcImage2 = cv::imread(“testimage2.jpg”); addWeighted(srcImage1, 1, srcImage2, 1, 0, dstImage);
总结:
- 由于merge()函数的输入图像是单通道图像,因此通常配合通道分离函数split()函数使用;
- addWeight()输入的图像可以是RGB三通道图像,并且可以设置两张图像的透明度和gamma值,缺点是一次只能合并两张,多张图像合并需要多次调用该函数;
标签:合并,--,addweight,cv2,channels,merge,图像,通道 来源: https://www.cnblogs.com/zzzsj/p/16511896.html