• 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

该函数执行 线性融合(加权平均) 两个图像 img1 和 img2,使用对应的权重图 weights1 和 weights2。

融合公式如下:
result(x,y)=img1(x,y)⋅weights1(x,y)+img2(x,y)⋅weights2(x,y) result(x,y)=img1(x,y)⋅weights1(x,y)+img2(x,y)⋅weights2(x,y)result(x,y)=img1(x,y)⋅weights1(x,y)+img2(x,y)⋅weights2(x,y)
每个像素点根据各自的权重进行线性组合。

函数原型

void cv::cuda::blendLinear 	
(
 	InputArray  	img1,
	InputArray  	img2,
	InputArray  	weights1,
	InputArray  	weights2,
	OutputArray  	result,
	Stream &  	stream = Stream::Null() 
) 		

参数

参数名说明
img1输入图像 1 第一幅输入图像
img2输入图像 2 第二幅输入图像,必须与 img1 尺寸和类型相同
weights1权重图 1 与 img1 对应的权重图,单通道浮点型(CV_32F)
weights2权重图 2 与 img2 对应的权重图,单通道浮点型(CV_32F)
result输出图像 输出结果,与输入图像大小和类型一致
stream流对象 用于异步执行的 CUDA 流。默认为 Stream::Null(),即同步执行

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>

int main() {
    // Step 1: 加载两幅图像
    cv::Mat img1 = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/stich1.png");
    cv::Mat img2 = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/stich2.png");

    if (img1.empty() || img2.empty()) {
        std::cerr << "Failed to load images!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // Step 2: 确保图像尺寸一致
    cv::resize(img2, img2, img1.size());

    // Step 3: 创建权重图(例如:渐变效果)
    cv::Mat weight1(img1.size(), CV_32F, 0.5f);  // 全图权重 0.5
    cv::Mat weight2 = 1.0f - weight1;             // 反向权重图

    // Step 4: 上传数据到 GPU
    cv::cuda::GpuMat d_img1, d_img2, d_weight1, d_weight2, d_result;
    d_img1.upload(img1);
    d_img2.upload(img2);
    d_weight1.upload(weight1);
    d_weight2.upload(weight2);
    d_result.create(img1.size(), img1.type());

    // Step 5: 执行线性融合
    cv::cuda::blendLinear(d_img1, d_img2, d_weight1, d_weight2, d_result);

    // Step 6: 下载并显示结果
    cv::Mat result;
    d_result.download(result);

    cv::imshow("Original Image 1", img1);
    cv::imshow("Original Image 2", img2);
    cv::imshow("Blended Image", result);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

运行结果

在这里插入图片描述

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