在这篇文章里，我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI，如何使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。

一、设定感兴趣区域——ROI（region of interest）

在图像处理领域，我们常常要设置感兴趣区域（ROI,region of interest）,来专注或者简化我们的工作过程，也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定我们想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理带来不小的便利。

ROI区域定义的两种方法

定义ROI区域有俩种方法，第一种是使用 cv::Rect ,顾名思义，cv::Rect 表示一个矩形区域。指定矩形的左上角坐标（构造函数的前俩个参数） 和矩形的长宽（构函数的后俩个参数）就可以定义一个矩形区域

 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

 Mat imageROI;

 //方法一

 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows));

另一种定义ROI的方式是指定感兴趣行或列的范围Range.Range 是指从起始索引到终止索引（不包括终止索引）的一连段连续序列

cv::Range 可以用来定义Range .如果使用cv::Range 定义ROI ,那么前列定义ROI 的代码可以重写为：

 //方法二

 imageROI = srcImage3((Range(,+logoImage.rows),Range(,+logoImage.cols));

好了，下面我们来看一个实例，显示如何利用ROI将一幅图加到另一幅图的指定位置。大家如果需要拷贝如下的函数中的代码直接运行的话，自己建一个基于console的程序，然后把函数体中的内容拷贝到main函数中，然后找两幅大小合适的图片，加入到工程目录下，并和代码中读取的文件名一致即可。

在下面的代码中，我们通过一个图像掩膜（mask）,直接将插入处的像素设置为logo图像的像素值，这样效果会很赞很逼真

 /*------------------------------------------------------

      函数名：ROI_AddImage()

      描述： 利用感兴趣区域ROI实现图像叠加(把图像叠加到ROI区域中，而不是俩张图的直接叠加)

 -------------------------------------------------------*/

 #include <opencv2/core/core.hpp>

 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

 using namespace cv;

 bool ROI_AddImage()

 {

     //【1】读入图像

     Mat srcImage1 = imread("dota_pa.jpg");

     Mat logoImage = imread("dota_logo.jpg");

     if (!srcImage1.data)

     {

         printf("fuck, read the picture is wrong!!! \n");

         return false;

     }

     if (!logoImage.data)

     {

         printf("fuck, read the picture is wrong!!! \n");

         return false;

     }

     //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

     Mat imageROI = srcImage1(Rect(,,logoImage.cols ,logoImage.rows));

     //【3】加载掩膜

     Mat mask = imread("dota_logo.jpg",);

     //【4】将掩膜拷贝到ROI

     logoImage.copyTo(imageROI,mask);

     //【5】显示结果

     namedWindow("1 利用ROI实现图像叠加示例窗口");

     imshow("1 利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1);

     return true;

 }

这个函数首先是载入了两张jpg图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了最终的效果图，namedWindow和imshow配合使用，显示出最终的结果。

二、初级图像混合——线性混合操作

线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，他的理论公式是这样的：

如果看过我之前写的游戏编程Alpha混合那篇文章的朋友们应该有些熟悉，其实他们是差不多的:

【Visual C++】游戏开发五十五浅墨 DirectX教程二十二水乳交融的美学：alpha混合技术

我们通过在范围0到1之间改变alpha值(α)值，来对两幅图像（f0（x）和f1（x））或两段视频（同样为（f0（x）和f1（x））产生时间上的画面叠化（cross-dissolve）效果，就像幻灯片放映和电影制作中的那样。即在幻灯片翻页时设置的前后页缓慢过渡叠加效果，以及电影情节过渡时经常出现的画面叠加效果。

实现方面，我们主要用了Opencv中AddWeighted函数，我们来全面的了解一下它：

addWeighted函数

这个函数的作用是，计算俩个数组（图像阵列）的加权和，原型如下：

 void addweighted (InputArray src1 ,double alpha, InputArray src2 ,double beta, double gamma, OutputArray dst ,int dtype = -);
  • 第一个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个数组，常常填一个Mat。
  • 第二个参数，alpha，表示第一个数组的权重
  • 第三个参数，src2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。
  • 第四个参数，beta，表示第二个数组的权重值。
  • 第五个参数，dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。
  • 第六个参数，gamma，一个加到权重总和上的标量值。看下面的式子自然会理解。
  • 第七个参数，dtype，输出阵列的可选深度，有默认值-1。;当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1（默认值），即等同于src1.depth（）。

如果用数学公式来表达，addWeighted函数计算如下两个数组（src1和src2）的加权和，得到结果输出给第四个参数。即addWeighted函数的作用可以被表示为为如下的矩阵表达式为：

dst = src1[I]*alpha+ src2[I]*beta + gamma;

其中的I，是多维数组元素的索引值。而且，在遇到多通道数组的时候，每个通道都需要独立地进行处理。另外需要注意的是，当输出数组的深度为CV_32S时，这个函数就不适用了，这时候就会内存溢出或者算出的结果压根不对。

理论和函数的讲解就是上面这些，接着我们来看代码实例，以融会贯通。

 bool LinerBlending()

 {

     //【0】定义一些局部变量

     double alphaValue = 0.5;     //这些值感觉不懂

     double betaValue;

     Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;

     //【1】读取图像（两幅图需为同样的类型和尺寸）

     srcImage2 = imread("mogu.jpg");

     srcImage3 = imread("rain.jpg");

     if (!srcImage2.data)

     {

         printf("你妹，读取srcImage2错误！！！  \n");

         return false;

     }

     if (!srcImage3.data)

     {

         printf("你妹，读取srcImage3错误！！！  \n");

         return false;

     }

     //【2】做图像混合加权操作

     betaValue = (1.0 - alphaValue );

     addWeighted(srcImage2,alphaValue ,srcImage3 ,betaValue, 0.0,dstImage );

     //【3】创建并显示原图窗口

     namedWindow("2 线性混合示例窗口【原图】 by hehhe",);

     imshow("2 线性混合示例窗口【原图】 by hehhe", srcImage2);

     //【4】创建并显示效果图窗口

     namedWindow("3 线性混合示例窗口【效果图】 by hehhe", );

     imshow("3 线性混合示例窗口【效果图】 by hehhe",dstImage);

     return true;

 }

三、综合示例

在前面分别介绍的设定感兴趣区域ROI和使用addWeighted 函数进行线性混合的基础上，我们还将他们俩者中和起来使用，也就是先指定ROI，并用addWeighted 函数对我们指定的ROI区域进行混合操作，我们将其封装在了一个名为ROI_LinerBlending 的函数中。。。。。

 #include <opencv2/core/core.hpp>

 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

 #include <iostream>

 using namespace cv;

 using namespace std;

 bool ROI_AddImage();

 bool LinerBlending();

 bool ROI_LinerBlending();

 /*--------------------------------------------------------------------------------------------------

  【1】    函数名：ROI_AddImage()

           描述： 利用感兴趣区域ROI实现图像叠加(把图像叠加到ROI区域中，而不是俩张图的直接叠加)

 ----------------------------------------------------------------------------------------------------*/

 bool ROI_AddImage()

 {

     //【1】读入图像

     Mat srcImage1 = imread("dota_pa.jpg");

     Mat logoImage = imread("dota_logo.jpg");

     if (!srcImage1.data)

     {

         printf("fuck, read the picture is wrong!!! \n");

         return false;

     }

     if (!logoImage.data)

     {

         printf("fuck, read the picture is wrong!!! \n");

         return false;

     }

     //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

     Mat imageROI = srcImage1(Rect(,,logoImage.cols ,logoImage.rows));

     //【3】加载掩膜

     Mat mask = imread("dota_logo.jpg",);

     //【4】将掩膜拷贝到ROI

     logoImage.copyTo(imageROI,mask);

     //【5】显示结果

     namedWindow("1 利用ROI实现图像叠加示例窗口");

     imshow("1 利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1);

     //waitKey();

     return true;

 }

 /*----------------------------------------------------

    【2】  函数名：LinerBlending

           描述：利用cv::addWeighted() 函数实现图像线性混合

 -------------------------------------------------------*/

 bool LinerBlending()

 {

     //【0】定义一些局部变量

     double alphaValue = 0.5;     //这些值感觉不懂

     double betaValue;

     Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;

     //【1】读取图像（两幅图需为同样的类型和尺寸）

     srcImage2 = imread("mogu.jpg");

     srcImage3 = imread("rain.jpg");

     if (!srcImage2.data)

     {

         printf("你妹，读取srcImage2错误！！！  \n");

         return false;

     }

     if (!srcImage3.data)

     {

         printf("你妹，读取srcImage3错误！！！  \n");

         return false;

     }

     //【2】做图像混合加权操作

     betaValue = (1.0 - alphaValue );

     addWeighted(srcImage2,alphaValue ,srcImage3 ,betaValue, 0.0,dstImage );

     //【3】创建并显示原图窗口

     namedWindow("2 线性混合示例窗口【原图】 by hehhe",);

     imshow("2 线性混合示例窗口【原图】 by hehhe", srcImage2);

     //【4】创建并显示效果图窗口

     namedWindow("3 线性混合示例窗口【效果图】 by hehhe", );

     imshow("3 线性混合示例窗口【效果图】 by hehhe",dstImage);

     //waitKey();

     return true;

 }

 /*---------------------------------------------------------------------------------------------

    【3】  函数名:ROI_LinerBlending

           描述： 线性混合实现函数，指定区域线性图像混合，利用cv::addWeighted ()结合定义

                  感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合

 -----------------------------------------------------------------------------------------------*/

 bool ROI_LinerBlending()

 {

     //【1】读取图像

     Mat srcImage4 = imread("dota_pa.jpg",);

     Mat logoImage = imread("dota_logo.jpg");

     if (!srcImage4.data)

     {

         printf("你妹，读取srcImage4错误！！！  \n");

         return false;

     }

     if (!logoImage.data)

     {

         printf("你妹，读取srcImage错误！！！  \n");

         return false;

     }

     //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

     Mat imageROI;

     imageROI = srcImage4(Rect(,,logoImage.cols,logoImage.rows));

     //【3】将logo 加到原图上

     addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,,imageROI);

     //【4】显示结果

     namedWindow("4 区域线性图像混合示例窗口 by hehheh");

     imshow("4 区域线性图像混合示例窗口 by hehheh",srcImage4);

     return true;

 }

 /*------------------------------------------------------

   【4】  main函数

          描述：控制台程序的入口函数，我们的程序从这里开始

 ----------------------------------------------------------*/

 int main()

 {

     system("color 10");   //控制cmd 窗口的背景颜色

     if (ROI_AddImage() && LinerBlending() && ROI_LinerBlending())

     {

         cout << "嗯，好了，得出了想要的图像" << endl;

     }

     waitKey();

     return ;

 }

嗯，本篇文章到这里就基本结束了。。。。。。。。。。。。。。

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