#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
//#include <opencv2/cvaux.hpp>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv; int main()
{
Mat image1=imread("/Users/war/Desktop/2.jpeg");
Mat image2=imread("/Users/war/Desktop/1.jpeg");
if (image1.empty() || image2.empty())
{
printf("open error");
return ;
}
//1.新建一个要合并的图像
Mat img_merge;
Size size(image1.cols + image2.cols, MAX(image1.rows, image1.rows));
img_merge.create(size, CV_MAKETYPE(image1.depth(), ));
img_merge = Scalar::all();
Mat outImg_left, outImg_right;
//2.在新建合并图像中设置感兴趣区域
outImg_left = img_merge(Rect(, , image1.cols, image1.rows));
outImg_right = img_merge(Rect(image1.cols, , image1.cols, image1.rows));
//3.将待拷贝图像拷贝到感性趣区域中
image1.copyTo(outImg_left);
image2.copyTo(outImg_right);
namedWindow("image1", );
imshow("image1", img_merge);
waitKey();
return ;
}

openCV图像合成

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
//#include <opencv2/cvaux.hpp>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv; int main()
{
Mat image1=imread("/Users/war/Desktop/1.jpeg");
Mat image2=imread("/Users/war/Desktop/2.jpeg");
if (image1.empty() || image2.empty())
{
printf("open error");
return ;
}
//push_back 方法将图像2拷贝到图像1的最后一行
Mat img_merge;
img_merge.push_back(image1);
img_merge.push_back(image2); namedWindow("img_merge", );
imshow("img_merge", img_merge); waitKey();
return ;
}
//#include <cv.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
//#include <highgui.h>
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
double alpha = 0.5; double beta; double input; Mat src1, src2, dst; cout << " Simple Linear Blender " <<endl;
cout << "-----------------------" << endl;
cout << "* Enter alpha [0-1]: ";
cin >> input;
if (input >= 0.0 && input <= 1.0)
{
alpha = input;
} /// Read image ( same size, same type ),注意,这里一定要相同大小,相同类型,否则出错
src1 = imread("/Users/war/Desktop/1.png");
src2 = imread("/Users/war/Desktop/2.png"); if (!src1.data) { printf("Error loading src1 \n"); return -; }
if (!src2.data) { printf("Error loading src2 \n"); return -; } /// Create Windows
namedWindow("Linear Blend", ); beta = (1.0 - alpha);
addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst); imshow("Linear Blend",dst); waitKey();
return ;
}
//#include <cv.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
//#include <highgui.h>
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
double alpha = 0.5; double beta; double input; Mat src1, src2, dst; cout << " Simple Linear Blender " <<endl;
cout << "-----------------------" << endl;
cout << "* Enter alpha [0-1]: ";
cin >> input;
if (input >= 0.0 && input <= 1.0)
{
alpha = input;
} /// Read image ( same size, same type ),注意,这里一定要相同大小,相同类型,否则出错
src1 = imread("/Users/war/Desktop/1.png");
src2 = imread("/Users/war/Desktop/2.png"); if (!src1.data) { printf("Error loading src1 \n"); return -; }
if (!src2.data) { printf("Error loading src2 \n"); return -; } /// Create Windows
namedWindow("Linear Blend", ); beta = (1.0 - alpha);
addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst); imshow("Linear Blend",dst); waitKey();
return ;
}

openCV图像合成的更多相关文章

  1. 12 opencv图像合成

    #include < stdio.h > #include < opencv2\opencv.hpp > #include < opencv2\stitching.hpp ...

  2. OpenCV学习笔记之课后习题练习4-1

    第四章课后练习1 1.本章完整讲述了基本的输入/输出编程以及OpenCV的数据结构.下面的练习是基于前面的知识做一些应用,为后面大程序的实现提供帮助.a.创建一个程序实现以下功能:(1)从视频文件中读 ...

  3. Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理

    前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像 ...

  4. 使用OpenCV进行简单的人像分割与合成

    图像合成 实现思路 通过背景建模的方法,对源图像中的动态人物前景进行分割,再将目标图像作为背景,进行合成操作,获得一个可用的合成影像. 实现步骤如下. 使用BackgroundSubtractorMO ...

  5. opencv在图像显示中文

    在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <op ...

  6. opencv中Mat与IplImage,CVMat类型之间转换

    opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型 ...

  7. opencv源码:cascadedetect

    级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( ...

  8. 基于OpenCV的车辆检测与追踪的实现

    最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大 ...

  9. OpenCV人脸识别Eigen算法源码分析

    1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本 ...

随机推荐

  1. Bubble Cup 12 - Finals Online Mirror, unrated, Div. 1

    Bubble Cup 12 - Finals Online Mirror, unrated, Div. 1 C. Jumping Transformers 我会状压 DP! 用 \(dp[x][y][ ...

  2. IoGetTopLevelIrp

    学习写驱动,其实,挺无聊,但是也挺有意思的 IoGetTopLevelIrp 今天在看一个文件系统过滤驱动的时候,看到这个函数,它是干嘛的,为什么会有这么个东西 https://msdn.micros ...

  3. javaweb中静态文件的处理方法

    方案一:激活Tomcat的defaultServlet来处理静态文件 在web.xml中添加: <servlet-mapping> <servlet-name>default& ...

  4. Luogu P4246 [SHOI2008]堵塞的交通(线段树+模拟)

    P4246 [SHOI2008]堵塞的交通 题意 题目描述 有一天,由于某种穿越现象作用,你来到了传说中的小人国.小人国的布局非常奇特,整个国家的交通系统可以被看成是一个\(2\)行\(C\)列的矩形 ...

  5. python全栈开发:字符串格式化

    Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存. 1.百分号方式 %[(name ...

  6. [转]async & await 的前世今生(Updated)

    async 和 await 出现在C# 5.0之后,给并行编程带来了不少的方便,特别是当在MVC中的Action也变成async之后,有点开始什么都是async的味道了.但是这也给我们编程埋下了一些隐 ...

  7. day1-字符串、列表

    字符串操作: name = "Wills Qian" # 创建字符串变量 print(len(name)) # 打印字符串长度 print(name[0]) # 提取第一个字符W ...

  8. hp笔记本在设置VT-x为启用模式后还是无法在VMware上开启CentOS虚拟机

    在h笔记本上,将VT-x设置为Enabled模式后,需要断开电源,拆下电池,然后再按住开机按钮10秒钟左右放开,再重新装上电池,接通电源即可.

  9. NOIP 2017 提高组 day1t2 时间复杂度

    P3952 时间复杂度 标签 NOIp提高组 2017 时空限制 1000ms / 128MB 小明正在学习一种新的编程语言 A++,刚学会循环语句的他激动地写了好多程序并 给出了他自己算出的时间复杂 ...

  10. UITableViewCell delete button 上有其它覆盖层

    第一种解决办法: // Fix for iOS7, when backgroundView comes above "delete" button - (void)willTran ...