6.图像的数学运算（图像运算法则）+ ROI特征项提取（画面叠化

2018-05-18 本文已影响358人小嗷_a2e2

本文作者：小嗷

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1.前言

2. 简介及用途

图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、甚至可以相乘、相除(与或非、异或、与或)，我们可以把相同规格的图像（数字）进行加减乘除等等，实现处理后图像的还原与合并。

3.图像基本运算符

dst：输出图像，src1：图像-1，src2：图像-2，scale、alpha、beta：可选的比例因子(例如：图像乘scale【50%】等于半透明图)。

（例如：multiply()函数相乘计算两个数组的每个元素的乘积。）

void add()        等于  dst = src1 + src2  
void subtract()   等于  dst = src1 - src2  
void multiply()   等于  dst = scale*src1*src2  
void divide()     等于  dst = scale*src1*src2 
void scaleAdd()   等于  dst = dst = scale*src1 + src2 
void addWeighted()等于  dst = alpha*src1 + beta*src2 + gamma 
void sqrt()       计算每个矩阵元素的平方根
void pow()        src的多少次幂   
void exp()        表示指数的意思
void log()        dst = log(abs(src))

上述的基本操作中都属于将基础数学运算应用于图像像素的处理中，下面将着重介绍

bitwiseand、bitwiseor、bitwisexor、bitwisenot这四个按位操作函数。

void bitwise_and()  等于  dst = src1 & src2  
void bitwise_or()   等于  dst = src1 | src2  
void bitwise_xor()  等于  dst = src1 ^ src2  
void bitwise_not()  等于  dst = ~src

bitwise_and：对二进制数据进行“与”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“与”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0
bitwise_or：对二进制数据进行“或”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“或”操作，1|1=1，1|0=0，0|1=0，0|0=0
bitwise_xor是对二进制数据进行“异或”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“异或”操作，1^1=0,10=1,0^1=1,00=0
bitwise_not是对二进制数据进行“非”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“非”操作，_1=0，0=1

注意：这些函数都要求相加的两幅图像具有相同的尺寸，并且像素类型是相同的。

4.任务及代码

简单说说ROI，就是抠图（美称感兴趣区域ROI）。详情内容通过讲解代码

任务：实现画面叠化效果（水印或者相同规格叠化）

线性混合操作：通过在范围0到1之间改变alpha值，来对两幅图像或两段视屏（同样为（f0（x）和f1（x）））产生时间上的画面叠化效果（cross - dissolve）

步骤：感兴趣区域ROI和使用addWeighted函数进行线性混合的基础，先指定ROI，在用addWeighted对指定的ROI区域的图像进行混合操作

4.1代码

4.2代码

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-------------------------------
//      描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------                                                                                 
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//  描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
bool  ROI_AddImage();
bool  LinearBlending();
bool  ROI_LinearBlending();

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//  描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
    system("color 6F");

    //在判断过程执行子函数
    if (ROI_AddImage() && LinearBlending() &&
     ROI_LinearBlending())
    {
        cout << endl << "\n运行成功，得出了需要的图像";
    }

    waitKey(0);
    return 0;
}

//----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】----------------------------------
// 函数名：ROI_AddImage（）
//  描述：利用感兴趣区域ROI实现图像叠加
//----------------------------------------------------------------------------------------------
bool  ROI_AddImage()
{

    // 【1】读入图像
    Mat srcImage1 = imread("dota_pa.jpg");
    Mat logoImage = imread("dota_logo.jpg");
    if (!srcImage1.data) { printf("读取srcImage1错误~！ \n"); return false; }
    if (!logoImage.data) { printf("读取logoImage错误~！ \n"); return false; }

    // 【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域,Rect是矩形区域意思是创建一个左上角开始：xy轴点（200.250），长宽等于logoImage图的Mat图像组数
    Mat imageROI = srcImage1(Rect(200, 250, logoImage.cols, logoImage.rows));
    imshow("ROI示例窗口", imageROI);

    // 【3】加载掩模（必须是灰度图）
    Mat mask = imread("dota_logo.jpg", 0);

    //【4】将掩膜拷贝到ROI
    logoImage.copyTo(imageROI, mask);

    // 【5】显示结果
    namedWindow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口");
    imshow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口", srcImage1);

    return true;
}
//---------------------------------【LinearBlending（）函数】-------------------------------------
// 函数名：LinearBlending（）
// 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合
//--------------------------------------------------------------------------------------------
bool  LinearBlending()
{
    //【0】定义一些局部变量
    double alphaValue = 0.5;
    double betaValue;
    Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;

    // 【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )
    srcImage2 = imread("mogu.jpg");
    srcImage3 = imread("rain.jpg");

    if (!srcImage2.data) { printf("读取srcImage2错误！ \n"); return false; }
    if (!srcImage3.data) { printf("读取srcImage3错误！ \n"); return false; }

    // 【2】进行图像混合加权操作
    betaValue = (1.0 - alphaValue);
    addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);

    // 【3】显示原图窗口
    imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】", srcImage2);
    imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】", dstImage);

    return true;

}

//---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】-------------------------------------
// 函数名：ROI_LinearBlending（）
// 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义
//            感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合
//--------------------------------------------------------------------------------------------
bool  ROI_LinearBlending()
{

    //【1】读取图像
    Mat srcImage4 = imread("dota_pa.jpg", 1);
    Mat logoImage = imread("dota_logo.jpg");

    if (!srcImage4.data) { printf("读取srcImage4错误~！ \n"); return false; }
    if (!logoImage.data) { printf("读取logoImage错误~！ \n"); return false; }

    //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
    Mat imageROI;
    //方法一
    imageROI = srcImage4(Rect(200, 250, logoImage.cols, logoImage.rows));
    //方法二
    //imageROI= srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));

    //【3】将logo加到原图上
    addWeighted(imageROI, 0.5, logoImage, 0.3, 0., imageROI);

    //【4】显示结果
    imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口", srcImage4);

    return true;
}

5.效果图

6.效果图

API文档：opencv2refman.pdf（Ctrl + F查找相关bitwise_and()，就会有它的定义和各个参数意思）
百度链接：https://pan.baidu.com/s/1xn6cTTZAGSxdAAtrIenhPw
密码：ev4g

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6.图像的数学运算（图像运算法则）+ ROI特征项提取（画面叠化

注意：这些函数都要求相加的两幅图像具有相同的尺寸，并且像素类型是相同的。

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