1 图像混合
1 引入
我们有时候会将两幅图像混合到一起，得到一幅新的图像，不同部分透明度不同，就会产生不一样的美感！
OpenCV中提供了图像混合的API，可以按权重加和，计算原理如下：
如果应用到图像中，我们令输出图像为dst，两个输入图像分别为img1，img2，权重分别为α，β，我们另外需要一个参数γ调整一下图像的亮度，γ大于0，图像变亮，图像小于0，图像变暗，后面我们还会说明。
2 图像混合API
图像混合的API是 addWeighted ，该API实现的功能是：
计算两个数组（图像）的加权和。
API定义如下：
def addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst=None, dtype=None)
API参数含义如下：
(1)src1:第一个输入图像(2)alpha:第一个图像的参数(3)src2:第二个输入图像，图像的尺寸、深度必须和前一个输入图像一致(4)beta:第二个图像的参数(5)gamma:每个和相加的附加标量(6)dst:输出图像(7)dtype:输出图像类型，默认为-1，即和两个输入图像一致。
dst可以不写在参数中，当做API的返回值传出，一般情况下，我们也采用第二种方式，当返回值传出。
3 代码示例
举个例子：
# coding=utf-8
import cv.cv2 as cv
img1 = cv.imread('./image/YT_ZM.png')
img2 = cv.imread('./image/YT_ZWJ.png')
gamma = 0
dst = cv.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, gamma)
cv.imshow('new image',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()执行结果如下：
4 参数调整问题
调用OpenCV的API，其实就是调参的过程，在调整今天讲的API的参数的时候，我们就要来说明两个问题：
权重问题：两个图像的权重和是否必须为1?附加标量问题：附加标量是用来干嘛的,不同的取值,有什么不同?
对于第一个问题，两幅图像所占权重之和不一定为1，如果不是1，也可以：
dst = cv.addWeighted(img1, 0.2, img2, 0.5, gamma)
执行结果如下：
但是一般来说，权重之和越接近1，得到的图像效果越好。
对于第二个问题，gamma这个参数用来对混合后的图像明暗程度进行调整，有如下三种情况：
(1)gamma>0:调亮图像，值越大，亮度越大;(2)gamma=0:不改变图像;(3)gamma<0:调按图像，值越小，亮度越小;
举个例子，我们分别让gamma为：-100，0，100，执行结果如下：
gamma = -100
gamma = 0
gamma = 100
2 部分混合
1 代码分析与编写如果我们想要混合的图像大小不一样，或者想要混合其中的某个部分，应该怎么办呢？
我们可以先选定ROI区域，然后对ROI区域混合。
# coding=utf-8
import cv.cv2 as cv
img3 = cv.imread('./image/sign.png')
img4 = cv.imread('./image/opencv.png')
ROI = img3[50:50 + img4.shape[0], 50:50 + img4.shape[1]] # 获取ROI区域
dst = cv.addWeighted(ROI, 0.5, img4, 0.5, 0) # 图像融合
img3[50:50 + img4.shape[0], 50:50 + img4.shape[1]] = dst #附加到原图上
cv.imshow('new image',img3)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()2 效果展示
执行结果如下：
3 模拟视频淡入淡出切换
1 效果介绍做视频的时候，做两个视频或者图片的转换，需要通过淡入淡出转换，或者做PPT的时候，需要使用淡入淡出进行切换。
接下来，让我们使用OpenCV实现下这个效果吧！
2 流程分析与代码编写
淡入淡出是一个动态效果，一幅图像的透明度由0逐渐转化为1，即由不透明转化为百分百透明；一幅图像的透明度由1逐渐转化为0，即由百分百透明转化为不透明。
我们每进行一次调整透明度，就把图像输出一下。
# coding=utf-8
import cv.cv2 as cv
img5 = cv.imread('./image/YT_ZM1.png')
img6 = cv.imread('./image/YT_ZWJ1.png')
alpha = 0.0
while alpha <= 1:
dst = cv.addWeighted(img5, alpha, img6, 1-alpha, 0)
cv.imshow('new image', dst)
cv.waitKey(30)
alpha += 0.01
cv.destroyAllWindows()
