Episode Three: ROI区域图像叠加and线性图像混合

我会带着你远行 2022-06-05 07:12 200阅读 0赞

ROI（Region of Interest）感兴趣区域，自定义感兴趣区域在处理图像时有很关键的用途。

且本文实现了，ROI区域的图像叠加，和简单的ROI区域的线性图像混合。

先把code粘上（注：此code是学习的其他大神blog后又写的）

#include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <iostream>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    /*
    //利用感兴趣区域ROI实现图像叠加
    //需要一张logo图和一张普通图像
    */
    bool ROI_AddImage()
    {
    	//<1>读入图像
    	Mat srcImage1 = imread("pic/qiao.jpg");
    	Mat logoImage = imread("pic/logo1.jpg");
    
    	if (!srcImage1.data)
    	{
    		printf("Sadness!读取srcImage1出现错误.\n");
    		return false;
    	}
    	if (!logoImage.data)
    	{
    		printf("Sadness!读取logoImage出现错误.\n");
    		return false;
    	}
    
    	//<2>给定一个Mat类型并给定其ROI区域
    	Mat imageROI = srcImage1(Rect(10,720,logoImage.cols,logoImage.rows));
    
    	//<3>加载掩膜（必须是灰度图）
    	Mat mask = imread("pic/logo1.jpg", 0);//加载的掩膜必须是灰度图
    
    
    	//<4>将掩膜copy到ROI
    	logoImage.copyTo(imageROI,mask);
    
    	//<5>显示最终结果
    	namedWindow("【1】利用ROI实现图像叠加实例");
    	imshow("【1】利用ROI实现图像叠加实例", srcImage1);
    
    	return true;
    }
    
    /*
    //利用addWeighted()函数实现图像线性混合
    //需要两张尺寸一样的图像
    */
    
    bool LinearBleeding()
    {
    	//1.定义所需的局部变量
    	double alphaValue = 0.5;
    	double betaValue;
    	Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;
    	
    
    	//2.读取图像，并做错误处理，需要两张同样类型和同样尺寸的图像
    	srcImage2 = imread("pic/scenery.jpg");
    	srcImage3 = imread("pic/human1.jpg");
    	if (!srcImage2.data)
    	{
    		printf("Sadness!读取srcImage2出现错误.\n");
    		return false;
    	}
    	if (!srcImage3.data)
    	{
    		printf("Sadness!读取srcImage3出现错误.\n");
    		return false;
    	}
    
    	//3.做图像混合加权操作
    	betaValue = (1.0 - alphaValue);
    	addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);//dst=src2*alpha+src3*beta+gamma
    
    	//4.创建窗口并显示
    	namedWindow("【2】线性混合示例窗口<原图>byJoanna", 1);
    	imshow("【2】线性混合示例窗口<原图>byJoanna",srcImage2);
    
    	namedWindow("【3】线性混合示例窗口<效果图>byJoanna", 1);
    	imshow("【3】线性混合示例窗口<效果图>byJoanna", dstImage);
    
    	return true;
    }
    
    /*
    //对于指定区域进行线性图像混合，利用cv::addWeighted()函数
    //自定义感兴趣区域ROI，实现自定义感兴趣区域的线性混合
    */
    
    bool ROI_LinearBlending()
    {
    	//1.读取图像并进行错误处理
    	Mat srcImage4 = imread("pic/qiao2.jpg",1);
    	Mat logoImage = imread("pic/logo2.jpg");
    	if (!srcImage4.data)
    	{
    		printf("Sadness!读取srcImage4出现错误.\n");
    		return false;
    	}
    	if (!logoImage.data)
    	{
    		printf("Sadness!读取logoImage出现错误.\n");
    		return false;
    	}
    
    
    	//2.定义一个ROI，并设定感兴趣区域
    	Mat imageROI;
    		//方法1
    	imageROI = srcImage4(Rect(20,750,logoImage.cols,logoImage.rows));
    		//方法2
    	//imageROI = srcImage4(Range(250, 250 + logoImage.rows), Range(200, 200 + logoImage.cols));
    
    
    	//3.进行线性图像混合
    	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byJoanna");
    	imshow("【4】区域线性图像混合示例窗口byJoanna", srcImage4);
    
    	return true;
    }
    
    
    
    int main()
    {
    	system("color 0A");//设置控制台的前景和背景色
    	//bool flag1 = ROI_AddImage();
    	if (ROI_AddImage() && LinearBleeding() && ROI_LinearBlending())
    	{
    		printf("最终结果详见图片：\n");
    		cout << endl;
    	}
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

关于控制台的前景和背景色：

![Center][]

运行结果：

![SouthEast][]

![Center 1][]

![SouthEast 1][]

Smart is the new sexy!

[Center]: /images/20220605/92d79f5611d34f46bee3887faab7a45e.png
[SouthEast]: /images/20220605/f987d9920bbf4422a84dc395c32dcbe3.png
[Center 1]: /images/20220605/873211b3bfee4e43886e66f2303f0158.png
[SouthEast 1]: /images/20220605/59236a8cd12546de9e916898a1be8fb6.png