OpenCV这么简单为啥不学——1.10、addWeighted设置图片透明度
前言
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）
2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）
3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状，而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发，OpenCV致力于成为这样的标准API。
OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（Integrated Performance Primitives）得到更快的处理速度。
故而我们选择学习OpenCV，我们来一步步的学习OpenCV。
cv2.addWeighted函数
语法：
cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst
参数：
src1：第一个原数组.
alpha：第一个数组元素权重
src2：第二个原数组
beta：第二个数组元素权重
gamma：图1与图2作和后添加的数值。不要太大，不然图片一片白。总和等于255以上就是纯白色了。
参数6：dst，输出图片
5:5权重测试代码
import cv2 # 想覆盖，两个图片的像素必须相同，否则会报异常 """ Exception：where arrays have the same size and the same number of channels """ img1 = cv2.imread('800_600.jpg') img2 = cv2.imread('8_600_top_1.jpg') # 透明度 5 : 5 new_img = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 0) cv2.imshow('new_img', new_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
实际效果：
所有权重比例效果测试0.1~0.9
我们遍历一下看看效果：
import cv2 import shutil import os # 想覆盖，两个图片的像素必须相同，否则会报异常 """ Exception：where arrays have the same size and the same number of channels """ img1 = cv2.imread('800_600.jpg') img2 = cv2.imread('8_600_top_1.jpg') save_dir = "Demo2/" try: # 递归删除文件夹 shutil.rmtree(save_dir) os.makedirs(save_dir) except OSError: pass for item in range(1, 10): index1 = round(item * 0.1, 1) # 低 index2 = round(1 - index1, 1) # 顶 # 透明度 index : 1-index new_img = cv2.addWeighted(img1, index1, img2, index2, 0) cv2.imwrite('{0}type_value_{1}_{2}.jpg'.format(save_dir, index1, index2), new_img) # 透明度 1-index : index new_img = cv2.addWeighted(img1, index2, img2, index1, 0) cv2.imwrite('{0}type_value_{1}_{2}.jpg'.format(save_dir, index2, index1), new_img)
我们可以看到整个的效果展示：
