本文通过原理和示例对addWeighted（）函数进行详解，，并通过改变融合系数展示多个结果，帮助大家理解和使用。

函数原理

addWeighted（）函数的功能是根据给定的权重，将两个图像加权融合到一个输出图像中。加权融合是将两个图像的像素值根据其对应的权重进行加权求和，然后再加上一个标量值。这个过程是元素级的，也就是说，每个像素都会单独进行加权求和。

函数原型：

addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst, dtype)

参数解释；

src1：输入图像1。
alpha：输入图像1的权重。
src2：输入图像2。
beta：输入图像2的权重。
gamma：添加到结果中的标量。
dst：输出图像，其大小和类型与输入相同。
dtype：输出数组的深度类型，当参数为负数时函数会根据参数dst自动计算类型。

示例

我们首先读取了两个图像img1和img2，然后设置融合阈值，通过改变融合阈值可以查看不同的融合结果。

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 读取两个图像
    Mat img1 = imread("image01.jpg");
    Mat img2 = imread("image02.jpg");

    // 使用addWeighted函数进行加权融合
    addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 1, img1);
    // 显示结果图像
    imshow("Result", img1); 
    //保存结果
    imwrite("result.jpg", img1);
    waitKey(0); 
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

img1
img2

权重（0.5,0.5）

img1和img2权重为0.5和0.5时融合结果：

权重（0.8,0.2）

img1和img2权重为0.8和0.2时融合结果：

权重（0.2,0.8）

img1和img2权重为0.2和0.8时融合结果：