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图像融合之 OpenCV 权重加法

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一、概述

在 OpenCV 中，图像加法运算不仅支持简单的像素相加，还提供了带权重的加法功能。这种方法允许开发者根据需求调整两副图像在融合时的权重比例，从而实现更灵活的图像合成效果。

假设有两个图像矩阵 src1 和 src2，它们的像素通道值相加时分别乘以权重 alpha 和 beta。融合后的目标图像 dst 中像素通道值的计算公式为：

其中，alpha 和 beta 是权重系数，gamma 是调节系数。权重系数 alpha 和 beta 的取值范围没有严格限制，但在实际应用中建议 alpha + beta = 1。这种设置使得每副图像的明暗度可以独立调整，从而实现更精细的图像融合效果。

如果对上述公式或权重系数的使用有疑问，可以参考相关文档获取更详细的解释。

二、融合 cv2.addWeighted 权重加法函数语法

调用语法：

参数说明：

• src1 和 src2：需要融合相加的两副大小和通道数相等的图像。
• alpha：src1 的权重系数。
• beta：src2 的权重系数。
• gamma：调节系数，不需要修正时设置为 0，具体参数请参考相关文档。
• dst：可选参数，用于存储融合后图像的输出结果，默认值为 None。如果提供非 None 的值，输出图像将存储到 dst 对应位置。
• dtype：可选参数，指定输出图像数组的深度（即像素位数）。默认值为 None，与输入图像保持一致。
• 返回值：融合相加后的结果图像数组。

三、案例

在实际应用中，addWeighted 函数只能处理大小和通道数相同的两副图像。如果需要将小图像与大图像融合，可以通过自定义函数实现。以下是一个实现小图像与大图像融合的示例函数：

def addWeightedSmallImgToLargeImg(largeImg, alpha, smallImg, beta, gamma=0.0, regionTopLeftPos=(0,0)):      srcW, srcH = largeImg.shape[1::-1]      refW, refH = smallImg.shape[1::-1]      x, y = regionTopLeftPos      if (refW > srcW) or (refH > srcH):          raise ValueError("小图像的尺寸必须小于等于大图像的尺寸")      else:          if (x + refW) > srcW:              x = srcW - refW          if (y + refH) > srcH:              y = srcH - refH          destImg = np.array(largeImg)          tmpSrcImg = destImg[y:y+refH, x:x+refW]          tmpImg = cv2.addWeighted(tmpSrcImg, alpha, smallImg, beta, gamma)          destImg[y:y+refH, x:x+refW] = tmpImg          return destImg

该函数的参数与 addWeighted 函数一致，但增加了 regionTopLeftPos 参数，用于指定小图像在大图像中的左上角位置，默认值为 (0,0)，即大图像的左上角。

以下是一个使用 addWeightedSmallImgToLargeImg 函数实现图像融合的案例：

import numpy as np  import cv2  def main(): img1 = cv2.imread(r'F:\pic\seaside.jpg') img2 = cv2.imread(r'F:\pic\beauty.jpg') img = addWeightedSmallImgToLargeImg(img1, 1, img2, 0.1, regionTopLeftPos=(300,300)) cv2.imshow('融合图像', img) cv2.waitKey(0) if name == 'main': main()

运行该代码会生成一个融合后的图像，图片中小图像的权重为 1，大图像的权重为 0.1，融合后的图像显示了两副图像的结合效果。

四、小结

本文详细介绍了 OpenCV-Python 中相同大小和通道数的两副图像融合的 cv2.addWeighted 权重加法函数的语法，并在此基础上实现了一个小图像与大图像融合的函数 addWeightedSmallImgToLargeImg。通过该函数，可以实现更加灵活的图像融合效果。

需要注意的是，权重系数 alpha 和 beta 是相互独立的变量，主要用于调整两副图像的明暗度比例。在实际应用中，建议 alpha + beta = 1，以确保图像融合效果的准确性。

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