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/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
- 12 opencv图像合成
#include < stdio.h > #include < opencv2\opencv.hpp > #include < opencv2\stitching.hpp ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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( ...
- 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 ...
- 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
- BCD Code ZOJ - 3494 AC自动机+数位DP
题意: 问A到B之间的所有整数,转换成BCD Code后, 有多少个不包含属于给定病毒串集合的子串,A,B <=10^200,病毒串总长度<= 2000. BCD码这个在数字电路课上讲了, ...
- java_新特性未整理
得到的.className method.isAnnotationPresent:判断是否有指定的注解,注解.class method.invoke:执行 */}
- websocket 实现消息推送(转)
介绍 现很多网站为了实现即时通讯,所用的技术都是轮询(polling).轮询是在特定的的时间间隔(如每1秒),由浏览器对服务器发出HTTP request,然后由服务器返回最新的数据给客服端的浏览器. ...
- 【颓废篇】easyx--2048
整天待在机房是不是,一直保持学术的态度就比较的难啊~ 所以本蒟蒻就在学术之余学了些奇技淫巧,然后就写了一些奇奇怪怪的程序啊,比如让我们小组dalao们都颓得不亦乐乎的2048~~ 当然,2048的实现 ...
- zookeeper结构和命令
1.1. zookeeper特性 1.Zookeeper:一个leader,多个follower组成的集群 2.全局数据一致:每个server保存一份相同的数据副本,client无论连接到哪个serv ...
- Miler-Rabbin素数判定
前言 素数判定? 小学生都可以打的出来! 直接暴力O(n)O(\sqrt n)O(n)-- 然后就会发现,慢死了-- 于是我们想到了筛法,比如前几天说到的詹欧筛法. 但是线性的时间和空间成了硬伤-- ...
- JWT生成token
1.JWT简介 JSON Web Token 简称JWT.一个JWT实际上就是一个字符串,它由三部分组成,头部.载荷与签名.JWT生成的token是这样的 2.Json Web Token(JWT)生 ...
- vue-resourse简单使用方法
一.安装引用 安装: npm install vue-resource --save-dev 引用: /*引入Vue框架*/ import Vue from 'vue' /*引入资源请求插件*/ im ...
- myeclipse启动jboss报ERROR [MainDeployer] Could not create deployment
今天用myeclipse启动jboss时报了这样的错,花了我将近一天的时间去解决这个问题,开始以为jar包问题,到最后发现是配置错了,所以分享一下.具体报错信息如下图: ERROR [MainDepl ...
- 【转载】Fiddler抓包及模拟服务端
此文章转载公众号‘云测学院'链接:https://mp.weixin.qq.com/s/qXmBDh980nBJ8IchbRGC3Q 及公众号gloryroadtrain 在HTTP接口的测试过程中, ...