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OpenCV构建叠加层 超详细注释之OpenCV构建透明的叠加层

程序媛一枚~   2021-09-10 我要评论
想了解超详细注释之OpenCV构建透明的叠加层的相关内容吗,程序媛一枚~在本文为您仔细讲解OpenCV构建叠加层的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:OpenCV构建叠加层,python构建叠加层,下面大家一起来学习吧。

为了构造透明的叠加层,需要准备两个图像:

(1)原始图片;

(2)要 “叠加”在第一个图像上的图像(包含某种级别的Alpha透明度)。

透明叠加层的用例几乎无穷无尽,其中俩个是:

  • 可以将运行时的重要信息直接覆盖在输出图像上,而不是在单独的窗口或终端中显示。使用透明的叠加层可以减少混淆输出图像内容的需要!
  • 使用Alpha透明度,将两个图像“融合”在一起。

使用cv2.addWeighted应用透明叠加层功能

cv2.addWeighted(overlay, alpha, output, 1 - alpha, 0, output)

  • –overlay: 我们要应用的叠加层图像
  • –cv2.addWeighted(overlay, alpha, output, 1 - alpha, 0, output)
  • –alpha: 叠加层的实际Alpha透明度,alpha越接近1,图像越不透明;alpha越接近0,叠加层显示得越透明;
  • –output: 原始图像
  • –beta: Beta定义为1-alpha 。我们需要定义alpha + beta = 1.0
  • gamma: 伽玛值-加到加权和的标量。可以将gamma视为应用加权加法后添加到输出图像的常数。将其设置为零,表示不需要应用恒定值的加法运算。
  • –output: 最终的结果,输出图像

效果图:

在这里插入图片描述

# USAGE
# python overlay.py

# 导入必要的包
from __future__ import print_function
import numpy as np
import cv2
import imutils

# 加载图像
image = cv2.imread("../image/flower4.jpg")
image = imutils.resize(image, width=600)
cv2.imshow("origin", image)
cv2.waitKey(0)

# 循环遍历 [0,1.0] 的透明度
for alpha in np.arange(0, 1.1, 0.1)[::-1]:
    # 创建俩个原始图的拷贝
    # 一个用于构建叠加层 一个用于输出图像
    overlay = image.copy()
    output = image.copy()
    # 在左上角 添加文本: PyimageSerach:alpha
    # 在右下角画一个矩形的红色框
    cv2.rectangle(overlay, (150, 210), (500, 630),
                  (0, 0, 255), -1)
    cv2.putText(overlay, "PyImageSearch: alpha={:.2f}".format(alpha),
                (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 3)

    # 使用cv2.addWeighted应用透明叠加层功能
    # overlay: 我们要应用的叠加层图像
    # alpha:   叠加层的实际Alpha透明度,alpha越接近1,图像越不透明;alpha越接近0,叠加层显示得越透明;
    # output: 原始图像
    # beta:   我们提供beta值作为第四个参数。 Beta定义为1-alpha 。我们需要定义alpha和beta,以便alpha + beta = 1.0
    # gamma:  伽玛值-加到加权和的标量。您可以将gamma视为应用加权加法后添加到输出图像的常数。在这种情况下,我们将其设置为零,因为我们不需要应用恒定值的加法运算。
    # output: 输出图像
    cv2.addWeighted(overlay, alpha, output, 1 - alpha,
                    0, output)

    # 展示输出图像,alpha,beta
    print("alpha={:.2f}, beta={:.2f}".format(alpha, 1 - alpha))
    cv2.imshow("Output", output)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

参考:

https://www.pyimagesearch.com/2016/03/07/transparent-overlays-with-opencv/


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