14.java openCV4.x 入门-Core之图像融合

本文主要是介绍14.java openCV4.x 入门-Core之图像融合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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一、逐元素和

   add函数用于将两个矩阵或者矩阵与常量之间进行逐像素相加，并生成一个新的矩阵，其中每个像素表示对应位置上两者像素的和。

1.方法说明

   仅列举全参方法。

1.当两个输入数组具有相同的大小和相同的通道数时，两个数组的和为:   dst(I)=saturate(src1(I)+src2(I))如果 mask(I)≠0 2.当第二个输入（src2）是由 Scalar 构造的或者具有与 src1.channels() 相同数量的元素时，数组和标量的和为:   dst(I)=saturate(src1(I)+src2)如果 mask(I)≠0 3.当第一个输入（src1）是由 Scalar 构造的或者具有与 src2.channels() 相同数量的元素时，标量和数组的和为:   dst(I)=saturate(src1+src2(I))如果 mask(I)≠0

1.计算两个数组(矩阵)的每个元素的和

add​(Mat src1, Mat src2, Mat dst, Mat mask, int dtype)
参数：
src1	第一个数组(矩阵)
src2	第二个数组（矩阵）
dst	输出数组，其大小和通道数与输入数组相同
mask	可选操作掩码- 8位单通道数组，用于指定输出数组中要更改的元素
dtype	可选的输出数组深度,默认值为-1

   输入数组和输出数组可以有相同的或不同的深度。例如，可以将一个16位无符号数组添加到一个8位有符号数组中，并将和存储为32位浮点数数组。输出数组的深度由dtype参数确定。在上述第二种和第三种情况以及第一种情况中，当src1.depth()等于src2.depth()时，dtype可以设置为默认值-1。在这种情况下，输出数组将具有与输入数组相同的深度，无论是src1，src2还是两者。

        Mat src1 = new Mat(2,2, CvType.CV_8UC1);src1.put(0,0,1,2,3,4);//克隆Mat src2 = src1.clone();src2.t();System.out.println("src1.dump() = \n" + src1.dump());System.out.println("src2.dump() = \n" + src2.dump());Mat dst =new Mat();Core.add(src1,src2,dst,new Mat(),-1);System.out.println("dst.dump() = \n" + dst.dump());

结果：

src1.dump() =
[ 1, 2;
3, 4]
src2.dump() =
[ 1, 2;
3, 4]
dst.dump() =
[ 2, 4;
6, 8]

2.计算数组与标量之间的每个元素的和值.

add​(Mat src1, Scalar src2, Mat dst, Mat mask, int dtype)
参数：
src1	第一个数组(矩阵)
src2	标量
dst	输出数组，其大小和通道数与输入数组相同
mask	可选操作掩码- 8位单通道数组，用于指定输出数组中要更改的元素
dtype	可选的输出数组深度,默认值为-1

        Mat src1 = new Mat(2,1, CvType.CV_8UC2);src1.put(0,0,1,2,3,4);System.out.println("src1.dump() = \n" + src1.dump());Mat dst =new Mat();Core.add(src1,new Scalar(0,-1),dst,new Mat(),-1);System.out.println("dst.dump() = \n" + dst.dump());

结果：

src1.dump() =
[ 1, 2;
3, 4]
dst.dump() =
[ 1, 1;
3, 3]

2.扩展示例

  通过了解此函数，我们可以用它实现图像融合的效果。例如实现图像叠加、混合或透明度调整、亮度调整等功能。

1.图像融合

        Mat src1 = Imgcodecs.imread("img_5.png");Mat src2 = Imgcodecs.imread("img_6.png");Mat dst = new Mat();Core.add(src1,src2,dst);HighGui.imshow("dst",dst);HighGui.waitKey(10);

结果:

2.添加噪点

        Mat src1 = Imgcodecs.imread("img_5.png");//创建随机矩阵，为了效果明显，像素值设置到最大Mat src2 = new Mat(src1.size(),src1.type());int rows = src2.rows();int cols = src2.cols();Random random = new Random(10);for (int r = 0; r < rows; r++) {for (int c = 0; c < cols; c++) {if ( random.nextInt()<6){src2.put(r,c,255,255,255);}}}Mat dst = new Mat();Mat mask = new Mat();Core.add(src1,src2,dst,mask,-1);HighGui.imshow("dst",dst);HighGui.waitKey();

结果:

二、缩放和

1.方法说明

1.计算一个缩放数组与另一个数组的和

scaleAdd​(Mat src1, double alpha, Mat src2, Mat dst)
参数：
src1	第一个数组(矩阵)
alpha	第一个数组的缩放因子
src2	与src1具有相同大小和通道数的第二个输入数组
dst	输出数组具有与输入数组相同的大小和通道数

计算公式为:   dst(I)=scale⋅src1(I)+src2(I)

        Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC1);mat.put(0,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9);Mat clone = mat.clone();clone.put(0,0,1,0,2);Mat dst = new Mat();Core.scaleAdd(mat,10,clone,dst);System.out.println("mat.dump() = \n" + mat.dump());System.out.println("clone.dump() = \n" + clone.dump());System.out.println("dst.dump() = \n" + dst.dump());

结果：

mat.dump() = 
[  1,   2,   3;4,   5,   6;7,   8,   9]
clone.dump() = 
[  1,   0,   2;4,   5,   6;7,   8,   9]
dst.dump() = 
[ 11,  20,  32;44,  55,  66;77,  88,  99]

三、加权和

  addWeighted用于将两个图像按照指定的权重进行融合。

2.方法说明

1.计算两个数组的加权和

addWeighted​(Mat src1, double alpha, Mat src2, double beta, double gamma, Mat dst, int dtype)
参数：
src1	第一个数组(矩阵)
alpha	第一个数组元素的权重
src2	与src1具有相同大小和通道数的第二个输入数组
beta	第二个数组元素的权重
gamma	每个和加上标量
dst	输出数组具有与输入数组相同的大小和通道数
dtype	可选的输出数组的深度。当两个输入数组具有相同的深度时，dtype 可以设置为 -1

计算公式为:   dst(I)=saturate(src1(I)∗alpha+src2(I)∗beta+gamma) 其中I是一个多维数组元素的索引。在多通道数组的情况下，每个通道独立处理

        Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC1);mat.put(0,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9);Mat clone = mat.clone();clone.put(0,0,2,2,2);Mat dst = new Mat();Core.addWeighted(mat,2,clone,3,-1,dst);System.out.println("mat.dump() = \n" + mat.dump());System.out.println("clone.dump() = \n" + clone.dump());System.out.println("dst.dump() = \n" + dst.dump());

结果：

mat.dump() = 
[  1,   2,   3;4,   5,   6;7,   8,   9]
clone.dump() = 
[  2,   2,   2;4,   5,   6;7,   8,   9]
dst.dump() = 
[  7,   9,  11;19,  24,  29;34,  39,  44]

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