RGBA alpha 透明度混合算法 .分类: 图像处理 Ps技术 2011-05-25 09:11 1112人阅读 评论(0) 收藏 举报 Alpha 透明度混合算法,网上收集整理,分成以下三种: 一. R1,G1,B1,Alpha1 为前景颜色值,R2,G2,B2,Alpha2 为背景颜色值,则 前景色 R = R1 * Alpha1 + R2 * Alpha2 * (1-Alpha1) : G = G1 * Alpha1 + G2 * Alpha2 * (1-Alpha1) : B = B

目录 1.算法叙述 1.1.透明度混合算法1 1.3.简易Alpha混合算法 2.算法实现代码和测试 2.1.透明度混合算法1实现代码 2.1.AlphaBlend算法实现代码 2.3.测试截图 2.4.完整测试程序代码 1.算法叙述 算法参考自:[RGBA alpha 透明度混合算法] ,下面的叙述和实现中有一些个人修改在里面. 1.1.透明度混合算法1 R1.G1.B1.Alpha1 为前景颜色值,R2.G2.B2.Alpha2 为背景颜色值,则: Alpha = 1 - (1 - Alph

1. 原理 对两张图片使用如下公式可以得到两张图片的混合图片, 其中f0(x),f1(x)分别是图片1和图片2同一位置的像素点. 2. OpenCV中的AddWeight函数 函数和参数说明: ) src1 – first input array. alpha – weight of the first array elements. src2 – second input array of the same size and channel number as src1. beta – wei

使用vs2017新建一个项目 混合A,B两张图的基础算法: outColor = srcColor * srcAlpha + destColor * (1 - srcAlpha) 输出颜色 = 源颜色 * 源混合因子 + 目标颜色 * ( 1 - 源混合因子 ) 这里scrAlpha从源图的Alpha通道获取 代码如下: // alphablendimg.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/op

from PIL import Image from PIL import ImageChops def compare_images(path_one, path_two, diff_save_location): """ 比较图片,如果有不同则生成展示不同的图片 @参数一: path_one: 第一张图片的路径 @参数二: path_two: 第二张图片的路径 @参数三: diff_save_location: 不同图的保存路径 """ im

python实现基于两张图片生成圆角图标效果的方法 这篇文章主要介绍了python实现基于两张图片生成圆角图标效果的方法,实例分析了Python使用pil模块进行图片处理的技巧,分享给大家供大家参考.具体分析如下: 使用pil的蒙版功能,将原图片和圆角图片进行叠加,并将圆角图片作为mask,生成新的圆角图片      from PIL import Image flower = Image.open('flower.png') border = Image.open('border.png')

from PIL import Image from PIL import ImageChops def compare_images(path_one, path_two, diff_save_location): """ 比较图片,如果有不同则生成展示不同的图片 @参数一: path_one: 第一张图片的路径 @参数二: path_two: 第二张图片的路径 @参数三: diff_save_location: 不同图的保存路径 """ im

QQ:231469242 pip install opencv 如果找不到版本,去非官方下载opencv第三方包http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载好文件放入C:/Anaconda3/Scripts 文件夹, 然后 用pip install opencv安装 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 24 10:42:10 2016 @author: daxiong &q

css中filter:alpha透明度使用    使用filter可以设置透明度,filter:alpha在IE下是没有问题的,要支持firefox就需要使用-moz-opacity,下面有个不错的示例,大家可以参考下 filter:alpha(opacity=0, finishopacity=100, style=2, startx=0, starty=5, finishx=200, finisyY=195) opacity:透明度级别,范围是0-100,0代表完全透明,100代表完全不透明.

转载请注明出处..! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV两张图片的合并 原理: 两张图片合并,想想图片是用一个个像素点来存储.每一个像素点有他的值. 那么合并,无非就是像素点值得合并,使用的公式能够就是给两张图片分别一个权值.然后求和.向以下这个公式: 的值位于0至1之间 OpenCV实现: 那么我们在openCV内怎么实现呢?在openCV中,有一个addWeighted函数.函数详细调用能够看highlight=addweighted#addw

如果要渲染半透明物体,那么就需要用到透明度混合. 需要注意的有这几点: 1.设置标签:Tags { "Queue"="Transparent" "IgnoreProjector"="True" "RenderType"="Transparent"} 将物体放在合适的渲染队列中 2.关闭深度写入:ZWrite Off 具体原因见下面 3.Blend混合命令:Blend SrcAlpha O

要想两张图片叠加,只需在circle添加一个Position:absolute就OK了 以上几步,很多大侠前辈都已经说过,相信不用再啰嗦,我想说的是一种扩展,将示例放到右边,可能因为我悟性低,研究了一上午才研究出来,但我还是想说出来,一来加深自己的记忆,二来希望其他朋友不必走这些弯路,希望支持的朋友顶一下,谢谢!

import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import javax.imageio.ImageIO; /** * 比较两张图片的相似度 * @author Guihua * */ public class BMPLoader { // 改变成二进制码 public static String[][] getPX(String args) { int[] rgb = new int[3]; File file = new F

0x00 步骤 先读取两张图片把创建出CGImageRef 创建上下文画布 把图片依次画在画布指定位置上 从上下文中获得合并后的图片 关闭上下文 释放内存 0x01 代码实现 - (void)composeImg {     UIImage *img = [UIImage imageNamed:@"0.png"];     CGImageRef imgRef = img.CGImage;     CGFloat w = CGImageGetWidth(imgRef);     CGFl

package com.yin.text; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * 把两张图片合并 * @version 2018-2-27 上午11:12:09 * */ public class Picture1 { private G

Python两个变量的值进行交换的方法 使用第三方变量: '''这是第一种赋值方法,采用第三方变量''' c = a a = b b = c 使用两个变量: '''使用两个变量''' a = a+b #取两个数的和 b = a-b #然后a-b等于a然后赋值给b a = a-b #然后a-b等于b然后赋值给a,完成值的交换 使用两个变量的另一种方法: a,b = b,a

python 两个队列进行对比 list01 = [1,2,3,4] list02 = [1,3,5] for i01 in list01: is_in_02 = False for i02 in list02: if i01 == i02: is_in_o2 = True print(i01,i02,'YES') break if not is_in_02: print(i01, ' ', 'NO') for i02 in list02: is_in_01 = False for i01 in

原文:http://www.open-open.com/code/view/1448334323079 import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import javax.imageio.ImageIO; /** * 比较两张图片的相似度 * @author Guihua * */ public class BMPLoader { // 改变成二进制码 public static String[][] getPX(Stri

显示两张图片的代码: import numpy as np from scipy.misc import imread, imsave, imresize import matplotlib.pyplot as plt img = imread('cat.jpg') print(img.dtype, img.shape) # uint8 (500, 500, 3) img_tinted = img * [1, 0.1, 0.5] # RGB img_tinted = imresize(img_t

本文演示如何比较两张图片是否完全相同. (注意:如果是比较两张图片是否相似,则比较复杂,涉及到机器学习) 方法一:把图片保存到内存流中,然后转化成 Base64 字符串进行比较 using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Drawing; using System.IO; namespace CompareImage { class Program { static