OpenCV – Alpha 混合和图像蒙版

OpenCV是一款用于实时计算机视觉和图像处理的开源计算机视觉库。本文将介绍OpenCV中Alpha混合和图像蒙版的使用方法，帮助程序员实现图像的高质量融合和美化。

Alpha混合

Alpha混合是指使用Alpha通道来控制图像像素的透明度，从而实现图像的混合。在OpenCV中，使用addWeighted()函数来实现Alpha混合，函数原型为：

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst)

其中，src1和src2是输入的两张图像，alpha和beta分别是两张图像的权重系数，gamma是一个可选项，用于调节亮度。dst是输出的混合图像。

下面是一个简单的例子：

import cv2

img1 = cv2.imread("image1.jpg")
img2 = cv2.imread("image2.jpg")

alpha = 0.5
beta = 1 - alpha

dst = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, 0)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们将两张图像混合在一起，其中img1的权重系数为0.5，img2的权重系数为0.5，dst是输出的混合图像。

图像蒙版

图像蒙版是指使用一个二值图像来控制目标图像的某些区域的可见性。在OpenCV中，我们可以使用bitwise_and()、bitwise_or()、bitwise_xor()等函数实现图像蒙版的操作。

下面是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("image.jpg")
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[100:200, 100:200] = 255

masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

cv2.imshow("Masked Image", masked_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先定义了一个大小与img相同的二值图像mask，然后将其部分区域设为255，表示这些区域是可见的。接着，我们使用bitwise_and()函数将img和mask按位相与，实现了图像蒙版的效果。

以上就是OpenCV中Alpha混合和图像蒙版的介绍，通过掌握这些技巧，程序员可以轻松实现图像的高质量融合和美化。