這篇文章主要介紹了python中opencv怎么實現(xiàn)圖像邊框添加及圖像混合，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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圖像邊框設計的主要函數

cv.copyMakeBorder()——實現(xiàn)邊框填充
主要參數如下：

• 參數一：源圖像——如：讀取的img

• 參數二——參數五分別是：上下左右邊的寬度——單位：像素

• 參數六：邊框類型：

• cv.BORDER_CONSTANT——cv.BORDER_REPLICATE——cv.BORDER_REFLECT——cv.BORDER_WRAP——cv.BORDER_REFLECT_101——cv.BORDER_TRANSPARENT——cv.BORDER_REFLECT101——cv.BORDER_DEFAULT——cv.BORDER_ISOLATED

• 參數七——只在邊框類型選擇borderType == BORDER_CONSTANT，才設置，意為邊框值

邊框類型的說明：

• BORDER_CONSTANT：意為添加指定顏色的邊框——由value值確定：為list

• 其它參數：（可根據需要調制，不過一般前兩個用的多一些）

代碼實例

import cv2 as cv
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
 img = cv.imread('./imag_in_save/open_class.png')
 cv.namedWindow('imag', cv.WINDOW_NORMAL)
 cv.resizeWindow('imag', 500, 500)
 img = cv.copyMakeBorder(img, 20, 20, 20, 20, cv.BORDER_CONSTANT, value=[2, 83, 13]) # 添加邊框
 cv.imshow('imag', img)
 cv.waitKey(0)
 cv.destroyAllWindows()

效果

圖像混合的實現(xiàn)
圖像混合實現(xiàn)的主要函數

cv.addWeighted()——實現(xiàn)圖像的混合
它的工作原理采用的是一個簡單權重公式：g(x)=(1?α)f0(x)+αf1(x)

• 第一個參數為一張圖象，緊跟著第二個參數為第一張圖片的權重（0~1）也就是公式里的(1 - α)

• 第三個參數為另一張需要混合的圖片，同樣的，第四個參數為這張圖片的權重，也就是公式里的(α)

• 至于第五個參數：每個對應標量的和值——可以設置混合的高光

• 其它兩個參數：（最后的一個參數單獨用的不是很多，在一些其他處理中用的比較多）

• dst 輸出數組，其大小和通道數與輸入數組相同（我們一般通過直接返回得到~）

• dtype 輸出數組的可選深度；當兩個輸入數組的深度相同時，可以將dtype設置為-1，這等效于src1.depth（）

代碼實例

import cv2 as cv
import numpy as np


if __name__ == "__main__":
 img1 = cv.imread(r'./2.png', 1) # 讀取彩色圖片
 img2 = cv.imread(r'./3.png', 1)
 cv.namedWindow('imag', cv.WINDOW_NORMAL) # 窗體
 img1 = img1[0: 200, 0: 400] # 截取圖像的指定部分——因為圖像混合需要等大的圖像
 img2 = img2[0: 200, 0: 400]
 img = cv.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0) # 混合圖片——根據權重

 while True:
 cv.imshow('imag', img) # 顯示當前序列號圖片
 k = cv.waitKey(0) & 0xFF
 if k == 27:
  break
 cv.destroyAllWindows()

效果

小練習（產生類似幻燈片漸變的效果）

主要思路

• 首先準備好一系列等大的圖片或者截取一系列相同大小的圖片區(qū)域作為我們的圖像數據

• 然后將圖像信息，分別拼接到一個list列表中

• 然后，實現(xiàn)一張一張圖片的顯示，在交換的間隙，實現(xiàn)漸變的效果——也就是圖像混合。

• 然后就可以欣賞了——不過效果的話，主要看設置的參數吧（當然因為沒有渲染，可能還是有些僵硬）。

代碼示例

import cv2 as cv
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
 img_list = [] # 創(chuàng)建一個空序列裝準備顯示的一系列圖片
 counts = 0 # 顯示圖片的序號
 cv.namedWindow('imag', cv.WINDOW_NORMAL) # 窗體
 cv.resizeWindow('imag', 500, 500)
 for i in range(2, 7): # 遍歷圖片，憑借到空數組中——一共5張
 img = cv.imread(f'./imag_in_save/scr/{i}.png') # 用f""實現(xiàn)參數傳入
 img = img[0: 200, 0: 400] # 截取圖像的指定部分——因為圖像混合需要等大的圖像
 img_list.append(img) # 實現(xiàn)圖片添加
 while True:
 cv.imshow('imag', img_list[counts]) # 顯示當前序列號圖片
 k = cv.waitKey(2000) & 0xFF
 counts += 1 # 循環(huán)下一張圖片——0，1，2，3，4有效
 if counts == 5: # 循環(huán)到最后一張圖片后返回到第一張圖片
  counts = 0
 for i in range(0, 10):
  k_f = cv.addWeighted(img_list[counts - 1], 1 - (i * 0.1), img_list[counts], i * 0.1, 0) # 做類似漸變的圖像合成
  # 實現(xiàn)兩張（當前圖片和接下來顯示的圖片）圖片，不同權重的混合——由于照片權重改變來實現(xiàn)漸變
  cv.imshow('imag', k_f) # 顯示混合的圖片
  k = cv.waitKey(120) & 0xFF # 延時和按鍵讀取
  if k == 27: # ESC鍵
  break
 if k == 27:
  break
 cv.destroyAllWindows()

效果（圖片可能不是很明顯，如有需要可以自己添置幾張圖片實現(xiàn)看看）

Python主要用來做什么

Python主要應用于：1、Web開發(fā)；2、數據科學研究；3、網絡爬蟲；4、嵌入式應用開發(fā)；5、游戲開發(fā)；6、桌面應用開發(fā)。

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當前標題：python中opencv怎么實現(xiàn)圖像邊框添加及圖像混合-創(chuàng)新互聯(lián)
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