此篇笔记我们会学习在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI，如何使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。
一、设定感兴趣区域——ROI（region of interest）
在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程 。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定我们想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。
ROI区域定义的两种方法
注意：图像坐标是先说列（长），再说行（宽），原点在窗口左上角
这样来看坐标：
- 第一种是利用矩形 Rect 框定，指定其左上角坐标（构造函数前两个参数）和矩形的 长宽（后两个参数）
//定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
Mat image;
Mat imageROI;
//方法一
imageROI = image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows));
//500是列，250是行
//logoImage 是已加载的图像的列（长）和行（宽）- 另一种定义ROI的方式是指定感兴趣行或列的范围（Range）。Range是指从起始索引到终止索引（不包括终止索引）的一连段连续序列。cv::Range可以用来定义Range。如果使用cv::Range来定义ROI，那么前例中定义ROI的代码可以重写为：
//方法二
imageROI = srcImage(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));
//Range(250,250+logoImage.rows)指定行的范围，Range(200,200+logoImage.cols)指定列的范围
//logoImage 是已加载的图像的列（长）和行（宽）注意:两种ROI定义的col和row输入是反的,Rect函数中是先输入宽度，宽度对应列，而range函数先输入行，所以相反下面我们来看一个实例，显示如何利用ROI将一幅图加到另一幅图的指定位置。
在下面的代码中，我们通过一个图像掩膜（mask），直接将插入处的像素设置为logo图像的像素值，这样效果会很赞很逼真：
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
//ROI_AddImage()
//利用感兴趣区域ROI实现图像叠加
void ROI_AddImage()
{
//1.读入图像
Mat srcImage1 = imread("w.jpg");
Mat logoImage = imread("w_logo.jpg");
if (!srcImage1.data)
{
printf("srcImage1读取错误！");
}
if (!logoImage.data)
{
printf("logoImage读取错误！");
}
namedWindow("[1]王俊凯", WINDOW_NORMAL);
imshow("[1]王俊凯", srcImage1);
namedWindow("[2]表情包", WINDOW_NORMAL);
imshow("[2]表情包", logoImage);
//2.定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
Mat imageROI = srcImage1(Rect(1400, 100, logoImage.cols, logoImage.rows));
//3.加载掩膜（必须是灰度图）
Mat mask = imread("w_logo.jpg", 0);
//4.将掩膜拷贝到ROI
logoImage.copyTo(imageROI, mask);
//5.显示结果
namedWindow("[3]利用ROI实现图像叠加示例窗口", WINDOW_NORMAL);
imshow("[3]利用ROI实现图像叠加示例窗口", srcImage1);
waitKey();
//如果没有加这个，运行程序就会一闪而退
}
void main()
{
ROI_AddImage();
}使用copyTo函数可以得到一个复制的矩阵。
A.copyTo(B); 就可以得到和A一模一样的矩阵B。（当然需要事先声明B）
copyTo还有一个重构函数copyTo(B,MASK)。意思是可以得到一个附加掩膜MASK的矩阵B。//【3】加载掩模（必须是灰度图）
Mat mask = imread("logo.jpg", 0);
//【4】将掩膜拷贝到ROI
logoImage.copyTo(imageROI, mask);我们如何理解上面两句话的含义？
首先第一句 是：读取logo.jpg到mask这个矩阵中，mask就是我们的掩膜，也可以说是衣服
第二句：我们给imageROI这个矩阵 加了mask这个掩膜，给imageROI 穿了衣服后得到了新的logoImage
后续就可以使用logoImage了！！！这个函数首先是载入了两张jpg图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入w_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了最终的效果图，namedWindow和imshow配合使用，显示出最终的结果。
logo图:
最终图:
二、初级图像混合——线性混合操作
线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作.
我们通过在范围0到1之间改变alpha值，来对两幅图像（f0（x）和f1（x））或两段视频（同样为（f0（x）和f1（x））产生时间上的画面叠化（cross-dissolve）效果，就像幻灯片放映和电影制作中的那样。即在幻灯片翻页时设置的前后页缓慢过渡叠加效果，以及电影情节过渡时经常出现的画面叠加效果。
实现方面，我们主要运用了OpenCV中addWeighted函数.
addWeighted函数:
这个函数的作用是，计算两个数组（图像阵列）的加权和。原型如下：
void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);第一个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个数组，常常填一个Mat。
第二个参数，alpha，表示第一个数组的权重
第三个参数，src2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。
第四个参数，beta，表示第二个数组的权重值。
第五个参数，gamma，一个加到权重总和上的标量值。看下面的式子自然会理解。
第六个参数，dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。
第七个参数，dtype，输出阵列的可选深度，有默认值-1。;当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1（默认值），即等同于src1.depth（）。代码示例:
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
//LinearBlending()
//利用addWeighted()函数实现图像线性混合
void LinearBlending()
{
//1.定义一些局部变量
double alphaValue = 0.5;//在这里我们设置alpha值为0.5
double betaValue;
Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;
//2.读取图像（两幅图片需要是同样的类型和尺寸）
srcImage2 = imread("wy.jpg");
srcImage3 = imread("rain.jpg");
//在这里需要注意的是，因为我们是对 srcImage1和srcImage2求和，
//所以它们必须要有相同的尺寸（宽度和高度）和类型，不然多余的部分没有对应的“伴”，
//肯定会出问题。
if (!srcImage2.data)
{
printf("srcImagae2读取错误！");
return;
}
if (!srcImage3.data)
{
printf("srcImagae3读取错误！");
return;
}
//3.做图像混合加权操作
betaValue = (1.0 - alphaValue);
addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue,0.0, dstImage);
//其中beta值为1-alpha，gamma值为0
//4.创建并显示原图窗口
namedWindow("【1】王源", WINDOW_NORMAL);
imshow("【1】王源",srcImage2);
namedWindow("【2】雨", WINDOW_NORMAL);
imshow("【2】雨", srcImage3);
namedWindow("【3】线性混合示例窗口", WINDOW_NORMAL);
imshow("【3】线性混合示例窗口", dstImage);
waitKey(0);
}
int main()
{
LinearBlending();
return 0;
}来看一下运行效果图，首先是原图：
混合图像:
注意哈:【1】和【2】图象尺寸一定要相同，否则会报错！
（把两个图片变成相同尺寸大小的方法:点击这里）
三，综合示例
在前面分别介绍的设定感兴趣区域ROI和使用addWeighted函数进行图像线性混合的基础上，我们还将他们两者中和起来使用，也就是先指定ROI，并用addWeighted函数对我们指定的ROI区域的图像进行混合操作。
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
void ROI_LinearBlending()
{
//1.读入图像
Mat srcImage1 = imread("w.jpg");
Mat logoImage = imread("w_logo.jpg");
if (!srcImage1.data)
{
printf("srcImage1读取错误！");
}
if (!logoImage.data)
{
printf("logoImage读取错误！");
}
namedWindow("[1]王俊凯", WINDOW_NORMAL);
imshow("[1]王俊凯", srcImage1);
namedWindow("[2]表情包", WINDOW_NORMAL);
imshow("[2]表情包", logoImage);
//2.定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
Mat imageROI;
//方法一
imageROI = srcImage1(Rect(1400, 100, logoImage.cols, logoImage.rows));
//方法二
//imageROI = srcImage1(Range(100, 100 + logoImage.rows), Range(1400, 1400 + logoImage.cols));
//3.将logo加到原图上
addWeighted(imageROI, 0.5, logoImage, 0.3, 0, imageROI);
//4.显示结果
namedWindow("【3】区域线性图像混合示例窗口", WINDOW_NORMAL);
imshow("【3】区域线性图像混合示例窗口", srcImage1);
waitKey(0);
}
int main()
{
ROI_LinearBlending();
return 0;
}结果展示:
logo:
混合图:
