一，介绍
所谓图像加权和，就是在计算两幅图像的像素值之和时，将每幅图像的权重考虑进来，可以用公式表示为：
dst=saturate（src1×α+src2×β+γ）
式中，saturate（）表示取饱和值（最大值）。图像进行加权和计算时，要求src1和src2必须大小、类型相同，但是对具体是什么类型和通道没有特殊限制。它们可以是任意数据类型，也可以有任意数量的通道（灰度图像或者彩色图像），只要二者相同即可。OpenCV中提供了函数 cv2.addWeighted（），用来实现图像的加权和（混合、融合），该函数的语法格式为：
dst=cv2.addWeighted（src1,alpha,src2,beta,gamma）
其中，参数alpha和beta是src1和src2所对应的系数，它们的和可以等于1，也可以不等于1。该函数实现的功能是dst=src1×alpha+src2×beta+gamma。需要注意，式中参数gamma的值可以是0，但是该参数是必选参数，不能省略。可以将上式理解为”结果图像=图像1×系数1+图像2×系数2+亮度调节量”。
二，示例
下面，我们来看几个例子：
- 使用数组演示函数cv2.addWeighted()的使用
import cv2
import numpy as np
img1=np.ones((3,4),dtype=np.uint8)*100
img2=np.ones((3,4),dtype=np.uint8)*10
gamma=3
img3=cv2.addWeighted(img1,0.6,img2,5,gamma)
print(img3)
运行结果如下：
2.使用函数cv2.addWeighted()对两幅图像进行加权混合，观察处理结果
import cv2
a=cv2.imread("gray1.jpg")
b=cv2.imread("gray3.jpg")
result=cv2.addWeighted(a,0.6,b,0.4,0)
cv2.imshow("gray1",a)
cv2.imshow("gray3",b)
cv2.imshow("result",result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下：
3.使用函数cv2.addWeighted()将一幅图像的ROI混合在另外一幅图像内
import cv2
gray1=cv2.imread("gray1.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
gray3=cv2.imread("gray3.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow("gray1",gray1)
cv2.imshow("gray3",gray3)
face1=gray1[200:350,150:250]
face3=gray3[0:150,180:280]
add=cv2.addWeighted(face1,0.6,face3,0.4,0)
gray3[0:150,180:280]=add
cv2.imshow("result",gray3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下：
三，用例图片
gray1
gray3
Original: https://blog.csdn.net/qq_53914247/article/details/123685294
Author: Hugh.L
Title: Opencv+Python学习记录7：图像加权和（内附详细代码）
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