目录
1.图像叠加功能简介
2.OPENCV中图像叠加常用的API
2.1.copyTo方法进行图像叠加
3.代码，copyto 图层叠加
1.创建矩形rect（）
4. 创建ROI - operator()
5. 复制图像 - copyTo()
4.addWeighted 方法对图像数据进行图像叠加
5.代码，addweighted 图层叠加
1.图像叠加功能简介
图像叠加顾名思义就是在原图像里面，添加一些其他图像数据，最常见的就是在原图像中添加一些水印图像。这些水印图像可以是：时问戳、L0G0图像等等。
2.OPENCV中图像叠加常用的API
在OPENCV中，图像叠加有许多的API，我们就来介绍最常用的几个API。
2.1.copyTo方法进行图像叠加
copyTo是非常常用的图像叠加方法，这个方法关键是要先选取一个Rect的兴趣区域，然后再调用copyTo的方法把感兴趣区域添加到原图像，copyTo的AP定义如下，它的工作流程如上图，一般而言logo的图像大小要小于原图像：
void copyTof（OutputArray m ) const
传递参数：OutputArray是可感兴趣的图像二进制数据，具体实现的代码如下
3.代码，copyto 图层叠加
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/dnn.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; //Must Need Write cv using namespace std; int main() { Mat mat = Mat(400,600,CV_8UC3,Scalar(218,211,146)); imwrite("src.jpg",mat); Mat mat1 = Mat(100,200,CV_8UC3,Scalar(255,0,0)); std::vector<int> params = {cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY,40}; imwrite("logo.jpg",mat1,params); Mat src_img = imread("src.jpg"); Mat logo_img = imread("logo.jpg"); Mat logo_img_roi = src_img(Rect(0,0,logo_img.cols,logo_img.rows)); logo_img.copyTo(logo_img_roi); imwrite("src_copyto.jpg",src_img); return 0; }注：
1.创建矩形rect（）
Rect(int x, int y, int width, int height) // 或 Rect(Point pt, Size sz) // 点+尺寸的方式1.x- 左上角的x坐标
- 含义：矩形左上角在图像中的列位置（水平方向）
- 范围：0 ≤ x < 图像宽度
- 作用：确定矩形开始的位置
2.y- 左上角的y坐标
- 含义：矩形左上角在图像中的行位置（垂直方向）
- 范围：0 ≤ y < 图像高度
- 作用：确定矩形开始的行
3.width- 矩形的宽度
- 含义：矩形的水平尺寸（列数）
- 范围：> 0，且 x + width ≤ 图像宽度
- 作用：确定矩形在水平方向包含多少像素
4.height- 矩形的高度
- 含义：矩形的垂直尺寸（行数）
- 范围：> 0，且 y + height ≤ 图像高度
- 作用：确定矩形在垂直方向包含多少像素
4. 创建ROI - operator()
（Region of Interest）
Mat logo_image_roi = src_image_pic(rect(...));- 操作符：
Mat::operator()(const Rect& roi) - 作用：从原图中提取一个感兴趣区域
- 参数：
Rect对象（定义要提取的区域） - 返回值：新的
Mat对象，但共享原图的数据（不是副本） - 特点：修改roi会修改原图
5. 复制图像 - copyTo()
logo_image_pic.copyTo(m: logo_image_roi);- 函数：
Mat::copyTo() - 作用：将图像复制到目标矩阵中
- 参数：
m- 目标矩阵 - 特点：如果目标矩阵已有数据，会先释放原数据
4.addWeighted 方法对图像数据进行图像叠加
addWeighted也是一种常用的图像叠加方法，它的原理是执行两个图像的加权和操作。这个函数可以创建一副新的图像，这其中包括两幅输入图像的加权数据，这个函数通常用在图像的融合还有混合，它和 copyTo 的不同在于，adaWeighted 可以修改图片的清晰度和渐变度，而 cpyTo 不行。下面我们来看看这个函数的API定义:
CV_EXPORTS_W void addWeighted(inputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1);
- 第一个参数：src1，第一个输入的图像
- 第二个参数：alpha，第一个输入图像的权重值，是一个双精度浮点数
- 第三个参数：src2，第二个输入图像
- 第四个参数：beta，第二个输入图像的权重，是一个双精度浮点数
- 第五个参数：gamma加权和的可选标量，通常是一个双精度浮点数，默认为0
- 第六个参数：dst输出图像，这里是存储加权图像的结果
- 第七个参数：输出图像的类型，默认是-1，表示的是输入图像和输出图像类型一致
关于 addWeighted 加权，一般也会用数学公式进行表示，这个数学公式如下:
dst = src1 *alpha + src2 * beta + gamma
下面是 addWeighted 的DEMO代码，在使用 addWeighted 分为两种情况，一种是两个融合图像的尺寸相同，另外一种是两个图像不一致的情况
5.代码，addweighted 图层叠加
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/dnn.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; //Must Need Write cv using namespace std; int main() { Mat mat = Mat(400,600,CV_8UC3,Scalar(218,211,146)); imwrite("src.jpg",mat); Mat mat1 = Mat(100,200,CV_8UC3,Scalar(255,0,0)); std::vector<int> params = {cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY,40}; imwrite("logo.jpg",mat1,params); Mat src_img = imread("src.jpg"); Mat logo_img = imread("logo.jpg"); Mat logo_img_roi = src_img(Rect(0,0,logo_img.cols,logo_img.rows)); logo_img.copyTo(logo_img_roi); imwrite("src_copyto.jpg",src_img); if(logo_img.size != src_img.size) { Mat img_roi = src_img(Rect(0,100,logo_img.cols,logo_img.rows)); double alpha = 0.4; double beta = 1 - alpha; int gamma = 0; addWeighted(img_roi,alpha,logo_img,beta,gamma,img_roi); imwrite("addweighter_notsize.jpg",src_img); } else { double alpha = 0.4; double beta = 1 - alpha; int gamma = 0; Mat src_addweighted; addWeighted(src_img,alpha,logo_img,beta,gamma,src_addweighted); imwrite("addweighter_samesize.jpg",src_addweighted); } return 0; }效果：
注：
1.参数
实现标准的透明度叠加时，才需要保持alpha+beta=1。其他应用场景可以根据需要自由调整！
- 如果总和>1，可能导致图像过亮（像素值接近饱和）
- 如果总和<1，可能导致图像变暗
- OpenCV会自动将结果裁剪到有效范围（如0-255）
2.gamma亮度调节参数
- 数据类型匹配：gamma的值应该与图像的数据类型匹配
- 溢出处理：OpenCV会自动处理溢出（裁剪到有效范围）
- 浮点图像：对浮点图像要特别小心，gamma值通常很小
不同数据类型的影响
对于8位图像（0-255）
// gamma可以是正数或负数
cv::addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 30, result); // 变亮
cv::addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, -20, result); // 变暗
// OpenCV会自动将结果裁剪到0-255范围内
对于浮点图像（0.0-1.0）
cv::Mat img1_f, img2_f, result_f;
// 转换为浮点型
img1.convertTo(img1_f, CV_32FC3, 1.0/255.0);
img2.convertTo(img2_f, CV_32FC3, 1.0/255.0);cv::addWeighted(img1_f, 0.5, img2_f, 0.5, 0.1, result_f);
// gamma=0.1 会使图像显著变亮（因为范围是0-1）
