OPENCV中定义ROI区域以及ROI区域的相关融合(程序解读)

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1.定义ROI区域 region of interest

2.用addWeighted函数进行图像混合

感兴趣区域的定义方法:

1.第一种是使用表示矩形的区域ROI,Rect指定矩形的左上角坐标,和矩形的长宽,.cols,.rows定义的

Mat imageROI;

imgROI=image(Rect(0,0,XX.cols,XX.rows));

2.第二种是区域的选取:

imageROI=image(Range(0,XX.rows),Range(0,XX.cols));

显示如何利用ROI区域将一幅图像加到另一幅图像的指定位置,是加到不是融合;

bool ROI_AddImage()

{


Mat img1=imread(“1.jpg”);

Mat img2=imread(“2.jpg”);

if(!img1.data){printf(“载入图片1出错”);return false;}

if(!img2.data){printf(“载入图片2出错”);return false;}

Mat imgROI=img1(Rect(0,0,img2.cols,img2.rows));

Mat mask=imread(“img2”,0);

img2.copyTo(imgROI,mask);//把图像放到指定区域中 mask可有可无,记住mask有的话就会使添加到指定区域更加逼真

imshow(“图像融合1”,img2); //图像融合的过程必须是相同大小的图片和图片的类型相同

return true;

}

将一幅图像添加到指定的区域

第二章:图像的线性混合操作

线性混合是一个典型的二元的像素操作:理论公式为:

g(x)=(1-a)

f1(x)+a

f2(x); 前面的系数代表了图像混合的响应比例

采用的函数就是:addWeighted();

计算数组加权和:addWeighted();函数

addWeighted(1,2,3,4,5,6,7);1:输入的第一幅图片,2:第一幅图片的权重,3:输入第二幅图片,4:第二幅图片的权重,5:一个加到权重总和上的标量值,6:输出融合之后的图片,7:输出阵列的深度,这个深度是可以选择的

进行图像加权融合的时候必须要两幅图像的尺寸大小相同,图像的类型是一致的

bool linerBlending()

{


Mat img3=imread(“3.jpg”);

Mat img4=imread(“4.jpg”);

if(!img3.data){printf(“载入图片3错误”);return false;}

if(!img4.data){printf(“载入图片4错误”);return false;}

Mat dstImage;

double alphaValue=0.3;

double betaValue=(1-alphaValue);

addWeighted(img3,alphaValue,img4,betaValue,0.0,dstImage);

imshow(“线性融合图像”,dstImage);

}

初级图像的融合:指定区域的图像线性融合

bool ROI_LinerBlending()

{


Mat img5=imread(“5.jpg”);

Mat img6=imread(“6.jpg”);

Mat dst1Image;

if(!img5.data){printf(“载入图片5错误”);return false;}

if(!img6.data){printf(“载入图片6错误”);return false;}

Mat img2ROI=img6(Rect(0,0,img5.cols,img5.rows));

addWeighted(img5,0.4,img2ROI,0.7,0.0,dst1Image);

imshow(“指定区域的线性融合”,img6);

return true;

}

指定区域的线性图像融合;



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