VS2017下OpenCV 64位配置和ROI区域图像叠加&初级图像混合

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我是靠谱客的博主威武大碗，最近开发中收集的这篇文章主要介绍VS2017下OpenCV 64位配置和ROI区域图像叠加&初级图像混合，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

VS2017配置

VS2017下载社区版地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/
OpenCV下载地址：https://opencv.org/releases.html
设置包含目录和库目录，我的OpenCV版本是3.4.3，安装目录是D:Program Files

包含目录就是openVC安装目录下的D:Program Filesopencvbuildinclude、D:Program Filesopencvbuildincludeopencv、D:Program Filesopencvbuildincludeopencv2。

库目录就是openVC安装目录下的D:Program Filesopencvbuildx64vc15lib:

设置链接器附加依赖项，debug模式是opencv_world343d.lib，release模式是opencv_world343.lib。

把openCV的安装目录下的D:Program Filesopencvbuildx64vc15bin加入PATH。

ROI区域图像叠加&初级图像混合

新建一个项目，Windows控制台应用程序。

#include "pch.h"
#include<iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>                                                                            

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//     描述：包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------  
using namespace cv;
using namespace std;


//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//     描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
bool ROI_AddImage();
bool LinearBlending();
bool ROI_LinearBlending();

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//     描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{

	if (ROI_AddImage() && LinearBlending() && ROI_LinearBlending())
	{
		cout << endl << "请查看图像! : )";
	}

	waitKey(0);
	return 0;
}

//----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】----------------------------------
// 函数名：ROI_AddImage（）
//     描述：利用感兴趣区域ROI实现图像叠加
//----------------------------------------------------------------------------------------------
bool ROI_AddImage()
{

	//【1】读入图像
	Mat srcImage1 = imread("jinan.jpg");
	Mat logoImage = imread("jinan_logo.jpg");
	if (!srcImage1.data) { printf("读取srcImage1错误n"); return false; }
	if (!logoImage.data) { printf("读取logoImage错误n"); return false; }

	//【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
	Mat imageROI = srcImage1(Rect(200, 250, logoImage.cols, logoImage.rows));

	//【3】加载掩模（必须是灰度图）
	Mat mask = imread("jinan_logo.jpg", 0);

	//【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;
}


//---------------------------------【LinearBlending（）函数】-------------------------------------
// 函数名：LinearBlending（）
// 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合
//--------------------------------------------------------------------------------------------
bool LinearBlending()
{
	//【0】定义一些局部变量
	double alphaValue = 0.5;
	double betaValue;
	Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;

	//【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )
	srcImage2 = imread("mogu.jpg");
	srcImage3 = imread("rain.jpg");

	if (!srcImage2.data) { printf("读取srcImage2错误n"); return false; }
	if (!srcImage3.data) { printf("读取srcImage3错误n"); return false; }

	//【2】进行图像混合加权操作
	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】", 1);
	imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】", srcImage2);

	namedWindow("<3>线性混合示例窗口【效果图】", 1);
	imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】", dstImage);

	return true;

}

//---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】-------------------------------------
// 函数名：ROI_LinearBlending（）
// 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义
//                     感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合
//--------------------------------------------------------------------------------------------
bool ROI_LinearBlending()
{

	//【1】读取图像
	Mat srcImage4 = imread("jinan.jpg", 1);
	Mat logoImage = imread("jinan_logo.jpg");

	if (!srcImage4.data) { printf("读取srcImage4错误n"); return false; }
	if (!logoImage.data) { printf("读取logoImage错误n"); return false; }

	//【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
	Mat imageROI;
	//方法一
	imageROI = srcImage4(Rect(200, 250, logoImage.cols, logoImage.rows));
	//方法二
	//imageROI=srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));

	//【3】将logo加到原图上
	addWeighted(imageROI, 0.5, logoImage, 0.3, 0., imageROI);

	//【4】显示结果
	namedWindow("<4>区域线性图像混合示例窗口");
	imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口", srcImage4);

	return true;
}

运行效果：

参考：

读取图片imread https://docs.opencv.org/3.4.3/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga288b8b3da0892bd651fce07b3bbd3a56
RIO(region of interest)
图片Mat类型：https://docs.opencv.org/3.4.3/d3/d63/classcv_1_1Mat.html
Mat copyTo: https://docs.opencv.org/3.4.3/d3/d63/classcv_1_1Mat.html#a626fe5f96d02525e2604d2ad46dd574f
addWeighted: 公式 $d s t = s r c 1 * a l p h a + s r c 2 * b e t a + g a m m a;$
https://docs.opencv.org/3.4.3/d2/de8/group__core__array.html#gafafb2513349db3bcff51f54ee5592a19