14.java openCV4.x 入门-Core之图像融合

news2024/11/24 14:22:00

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Core之图像融合

一、逐元素和
- 1.方法说明
- 2.扩展示例
- - 1.图像融合
  - 2.添加噪点
二、缩放和
- 1.方法说明
三、加权和
- 2.方法说明

一、逐元素和

add函数用于将两个矩阵或者矩阵与常量之间进行逐像素相加，并生成一个新的矩阵，其中每个像素表示对应位置上两者像素的和。

1.方法说明

仅列举全参方法。

1.当两个输入数组具有相同的大小和相同的通道数时，两个数组的和为:
dst(I)=saturate(src1(I)+src2(I))如果 mask(I)≠0
2.当第二个输入（src2）是由 Scalar 构造的或者具有与 src1.channels() 相同数量的元素时，数组和标量的和为:
dst(I)=saturate(src1(I)+src2)如果 mask(I)≠0
3.当第一个输入（src1）是由 Scalar 构造的或者具有与 src2.channels() 相同数量的元素时，标量和数组的和为:
dst(I)=saturate(src1+src2(I))如果 mask(I)≠0

1.计算两个数组(矩阵)的每个元素的和

add(Mat src1, Mat src2, Mat dst, Mat mask, int dtype)
参数：
src1	第一个数组(矩阵)
src2	第二个数组（矩阵）
dst	输出数组，其大小和通道数与输入数组相同
mask	可选操作掩码- 8位单通道数组，用于指定输出数组中要更改的元素
dtype	可选的输出数组深度,默认值为-1

输入数组和输出数组可以有相同的或不同的深度。例如，可以将一个16位无符号数组添加到一个8位有符号数组中，并将和存储为32位浮点数数组。输出数组的深度由dtype参数确定。在上述第二种和第三种情况以及第一种情况中，当src1.depth()等于src2.depth()时，dtype可以设置为默认值-1。在这种情况下，输出数组将具有与输入数组相同的深度，无论是src1，src2还是两者。

        Mat src1 = new Mat(2,2, CvType.CV_8UC1);
        src1.put(0,0,1,2,3,4);
        //克隆
        Mat src2 = src1.clone();
        src2.t();

        System.out.println("src1.dump() = \n" + src1.dump());
        System.out.println("src2.dump() = \n" + src2.dump());

        Mat dst =new Mat();
        Core.add(src1,src2,dst,new Mat(),-1);

        System.out.println("dst.dump() = \n" + dst.dump());

结果：

src1.dump() =
[ 1, 2;
3, 4]
src2.dump() =
[ 1, 2;
3, 4]
dst.dump() =
[ 2, 4;
6, 8]

2.计算数组与标量之间的每个元素的和值.

add(Mat src1, Scalar src2, Mat dst, Mat mask, int dtype)
参数：
src1	第一个数组(矩阵)
src2	标量
dst	输出数组，其大小和通道数与输入数组相同
mask	可选操作掩码- 8位单通道数组，用于指定输出数组中要更改的元素
dtype	可选的输出数组深度,默认值为-1

        Mat src1 = new Mat(2,1, CvType.CV_8UC2);
        src1.put(0,0,1,2,3,4);

        System.out.println("src1.dump() = \n" + src1.dump());

        Mat dst =new Mat();
        Core.add(src1,new Scalar(0,-1),dst,new Mat(),-1);

        System.out.println("dst.dump() = \n" + dst.dump());

结果：

src1.dump() =
[ 1, 2;
3, 4]
dst.dump() =
[ 1, 1;
3, 3]

2.扩展示例

通过了解此函数，我们可以用它实现图像融合的效果。例如实现图像叠加、混合或透明度调整、亮度调整等功能。

1.图像融合

        Mat src1 = Imgcodecs.imread("img_5.png");
        Mat src2 = Imgcodecs.imread("img_6.png");
        Mat dst = new Mat();
        Core.add(src1,src2,dst);
        HighGui.imshow("dst",dst);
        HighGui.waitKey(10);

结果:
在这里插入图片描述

2.添加噪点

        Mat src1 = Imgcodecs.imread("img_5.png");
        //创建随机矩阵，为了效果明显，像素值设置到最大
        Mat src2 = new Mat(src1.size(),src1.type());
        int rows = src2.rows();
        int cols = src2.cols();
        Random random = new Random(10);
        for (int r = 0; r < rows; r++) {
            for (int c = 0; c < cols; c++) {
                if ( random.nextInt()<6){
                    src2.put(r,c,255,255,255);
                }
            }
        }
        Mat dst = new Mat();
        Mat mask = new Mat();
        Core.add(src1,src2,dst,mask,-1);
        HighGui.imshow("dst",dst);
        HighGui.waitKey();

结果:
在这里插入图片描述

二、缩放和

1.方法说明

1.计算一个缩放数组与另一个数组的和

scaleAdd(Mat src1, double alpha, Mat src2, Mat dst)
参数：
src1	第一个数组(矩阵)
alpha	第一个数组的缩放因子
src2	与src1具有相同大小和通道数的第二个输入数组
dst	输出数组具有与输入数组相同的大小和通道数

计算公式为:
dst(I)=scale⋅src1(I)+src2(I)

        Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC1);
        mat.put(0,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9);
        Mat clone = mat.clone();
        clone.put(0,0,1,0,2);
        Mat dst = new Mat();
        Core.scaleAdd(mat,10,clone,dst);
        System.out.println("mat.dump() = \n" + mat.dump());
        System.out.println("clone.dump() = \n" + clone.dump());
        System.out.println("dst.dump() = \n" + dst.dump());

结果：

mat.dump() = 
[  1,   2,   3;
   4,   5,   6;
   7,   8,   9]
clone.dump() = 
[  1,   0,   2;
   4,   5,   6;
   7,   8,   9]
dst.dump() = 
[ 11,  20,  32;
  44,  55,  66;
  77,  88,  99]

三、加权和

addWeighted用于将两个图像按照指定的权重进行融合。

2.方法说明

1.计算两个数组的加权和

addWeighted(Mat src1, double alpha, Mat src2, double beta, double gamma, Mat dst, int dtype)
参数：
src1	第一个数组(矩阵)
alpha	第一个数组元素的权重
src2	与src1具有相同大小和通道数的第二个输入数组
beta	第二个数组元素的权重
gamma	每个和加上标量
dst	输出数组具有与输入数组相同的大小和通道数
dtype	可选的输出数组的深度。当两个输入数组具有相同的深度时，dtype 可以设置为 -1

计算公式为:
dst(I)=saturate(src1(I)∗alpha+src2(I)∗beta+gamma)
其中I是一个多维数组元素的索引。在多通道数组的情况下，每个通道独立处理

        Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC1);
        mat.put(0,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9);
        Mat clone = mat.clone();
        clone.put(0,0,2,2,2);
        Mat dst = new Mat();
        Core.addWeighted(mat,2,clone,3,-1,dst);
        System.out.println("mat.dump() = \n" + mat.dump());
        System.out.println("clone.dump() = \n" + clone.dump());
        System.out.println("dst.dump() = \n" + dst.dump());

结果：

mat.dump() = 
[  1,   2,   3;
   4,   5,   6;
   7,   8,   9]
clone.dump() = 
[  2,   2,   2;
   4,   5,   6;
   7,   8,   9]
dst.dump() = 
[  7,   9,  11;
  19,  24,  29;
  34,  39,  44]