OpenCV2马拉松第4圈——图片混合

收入囊中

• 了解线性混合
• 会使用addWeighted进行任意混合

葵花宝典

Computer Vision:Algorithm and Application（以后我简称CVAA）的3.1.3提到：C=(1−α)B+αF. 

B是背景色，F是前景色,这是一个万能公式（其实越万能的公式使用起来越不方便，这个公式貌似什么都没说）

CVAA的这一小节是讲抠图与合成，抠图难度比较大

初识API

下面我进入Sample文件夹下的ImgProc子目录，首先研究下AddingImages.cpp,下面是源代码

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>using namespace cv;int main( void ){   double alpha = 0.5; double beta; double input;   Mat src1, src2, dst;   /// Ask the user enter alpha   std::cout<<" Simple Linear Blender "<<std::endl;   std::cout<<"-----------------------"<<std::endl;   std::cout<<"* Enter alpha [0-1]: ";   std::cin>>input;   // We use the alpha provided by the user iff it is between 0 and 1   if( alpha >= 0 && alpha <= 1 )     { alpha = input; }   /// Read image ( same size, same type )   src1 = imread("../images/LinuxLogo.jpg");   src2 = imread("../images/WindowsLogo.jpg");   if( !src1.data ) { std::cout<< "Error loading src1"<<std::endl; return -1; }   if( !src2.data ) { std::cout<< "Error loading src2"<<std::endl; return -1; }   /// Create Windows   namedWindow("Linear Blend", 1);   beta = ( 1.0 - alpha );   addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);   imshow( "Linear Blend", dst );   waitKey(0);   return 0;}

代码很简单，第一幅图像占的比例是alpha,第二幅是1-alpha

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

下面我们看下addWeighted的源代码，在arithm.cpp中

void cv::addWeighted( InputArray src1, double alpha, InputArray src2,                      double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype ){    double scalars[] = {alpha, beta, gamma};    arithm_op(src1, src2, dst, noArray(), dtype, getAddWeightedTab(), true, scalars);}

• 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（）。

下面我们要仔细来看看arithm_op这个函数了

static void arithm_op(InputArray _src1, InputArray _src2, OutputArray _dst,               InputArray _mask, int dtype, BinaryFunc* tab, bool muldiv=false, void* usrdata=0)

我们发现 addWeighted中传了一个noArray(),就是没有掩码了，还有个tab参数，这是什么呢，看名字好像是一个函数指针？往上看，我发现了

static BinaryFunc* getAddWeightedTab(){    static BinaryFunc addWeightedTab[] =    {        (BinaryFunc)GET_OPTIMIZED(addWeighted8u), (BinaryFunc)GET_OPTIMIZED(addWeighted8s), (BinaryFunc)GET_OPTIMIZED(addWeighted16u),        (BinaryFunc)GET_OPTIMIZED(addWeighted16s), (BinaryFunc)GET_OPTIMIZED(addWeighted32s), (BinaryFunc)addWeighted32f,        (BinaryFunc)addWeighted64f, 0    };    return addWeightedTab;}

看样子这些事函数指针的数组，那么GET_OPTIMIZED又是什么呢

#define GET_OPTIMIZED(func) (func)

很多定义都来不及细看，下次有需要再细细研究，这些addWeighted8u等函数都在同个cpp下面定义了，我们的tab就是一系列函数指针。在arithm_op有一行函数是这样的，

BinaryFunc func = tab[CV_MAT_DEPTH(wtype)];

根据数据类型拿到相应的加权函数

arithm_op中的函数大多都是数据类型，掩码的这种判断，主要操作都是在这个func里进行的，而里面又调用了addWeighted_这个模版函数

template<typename T, typename WT> static voidaddWeighted_( const T* src1, size_t step1, const T* src2, size_t step2,              T* dst, size_t step, Size size, void* _scalars ){    const double* scalars = (const double*)_scalars;    WT alpha = (WT)scalars[0], beta = (WT)scalars[1], gamma = (WT)scalars[2];    step1 /= sizeof(src1[0]);    step2 /= sizeof(src2[0]);    step /= sizeof(dst[0]);    for( ; size.height--; src1 += step1, src2 += step2, dst += step )    {        int x = 0;        #if CV_ENABLE_UNROLLED        for( ; x <= size.width - 4; x += 4 )        {            T t0 = saturate_cast<T>(src1[x]*alpha + src2[x]*beta + gamma);            T t1 = saturate_cast<T>(src1[x+1]*alpha + src2[x+1]*beta + gamma);            dst[x] = t0; dst[x+1] = t1;            t0 = saturate_cast<T>(src1[x+2]*alpha + src2[x+2]*beta + gamma);            t1 = saturate_cast<T>(src1[x+3]*alpha + src2[x+3]*beta + gamma);            dst[x+2] = t0; dst[x+3] = t1;        }        #endif        for( ; x < size.width; x++ )            dst[x] = saturate_cast<T>(src1[x]*alpha + src2[x]*beta + gamma);    }}

这个函数就是我们的算法所在，可以很清晰看到

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

举一反三

addWeighted函数要求我们两个矩阵大小必须相同，那如果我想要不一样怎么办？

其实非常非常简单，要知道在OpenCV2中，只有clone和copyto两个函数才是复制数据的，其他的都是只是新建Mat的Header(包括行列等信息)，数据却还是指向原来的地方，ref count增加了1次.

因此，只要我们能取到矩阵的一部分，进行混合不就可以了么。

假设src1是1000*1000，而src是100*100的小人头，我们想把小人头和src1的（500，500）坐标处进行混合

方法1:blendimg = src1(Range(500, 500 + src2.rows), Range(500, 500 + src2.cols));  

方法2:blendimg = src1(Rect(500, 500, src2.cols, src2.rows));

再使用addWeighted函数即可

计算机视觉讨论群162501053

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