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【1】引言

前序学习进程中，学习了图像互相叠加的不同操作方法，包括add()函数直接叠加BGR值和使用bitwise()函数对BGR值进行按位计算叠加等，相关文章链接包括且不限于：

python学opencv|读取图像（四十二）使用cv2.add()函数实现多图像叠加-CSDN博客

python学opencv|读取图像（四十九）使用cv2.bitwise()系列函数实现图像按位运算-CSDN博客

实际上，有时候的需求不一定是两张图像完整叠加，而可能是更偏向某一张图像，这就需要调用addWeighted()函数实现图像加权叠加效果。

【2】官网教程

点击下方链接，直达官网对addWeighted()函数的说明网页：

OpenCV: Operations on arrays

官网页面为：

图1 addWeighted()函数的说明网页

官网也给出了addWeighted()函数的参数说明：

void cv::addWeighted     (    

        InputArray     src1,              #输入图像1
        double     alpha,                 #图像1权重
        InputArray     src2,             #输入图像2
        double     beta,                  #图像2权重
        double     gamma,             #权重的综合叠加量
        OutputArray     dst,           #输出图像
        int     dtype = -1 )              #输出图像的深度，为默认值，暂无需关注

【3】代码测试

首先引入相关模块和初始图像：

import cv2 as cv # 引入CV模块
import numpy as np #引入numpy模块# 读取图片
srcx = cv.imread('srcx.png') #读取图像srcx.png
srcp = cv.imread('srcp.png') #读取图像srcp.png
rows,cols,cans=srcx.shape #读取图像属性
srcp=cv.resize(srcp,(rows,cols), interpolation=cv.INTER_CUBIC) #统一图像大小

然后对图像进行加权叠加：

#调用cv2.addWeighted()函数进行加权叠加
src=cv.addWeighted(srcx,0.6,srcp,0.2,0.5) #调用cv2.addWeighted()函数进行加权叠加

之后在屏幕显示和保存图像：

#显示和保存图像
cv.imshow('src',src) #显示图像
cv.imshow('srcx',srcx) #显示图像
cv.imshow('srcp',srcp) #显示图像
cv.imwrite('src.png',src) #保存图像
cv.waitKey()  # 图像不关闭
cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口

代码使用的初始图像分别为：

图2 第一张图像srcx.png

图3 第二张图像srcp.png 

图4 加权叠加的图像src.png  

由图2至图4可见，经过加权叠加后，两张图像熔合在一起。

此时的完整代码为：

import cv2 as cv # 引入CV模块
import numpy as np #引入numpy模块# 读取图片
srcx = cv.imread('srcx.png') #读取图像srcx.png
srcp = cv.imread('srcp.png') #读取图像srcp.png
rows,cols,cans=srcx.shape #读取图像属性
srcp=cv.resize(srcp,(rows,cols), interpolation=cv.INTER_CUBIC) #统一图像大小#调用cv2.addWeighted()函数进行加权叠加
src=cv.addWeighted(srcx,0.6,srcp,0.2,0.5) #调用cv2.addWeighted()函数进行加权叠加#显示和保存图像
cv.imshow('src',src) #显示图像
cv.imshow('srcx',srcx) #显示图像
cv.imshow('srcp',srcp) #显示图像
cv.imwrite('src.png',src) #保存图像
cv.waitKey()  # 图像不关闭
cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口

【4】代码修改

进一步修改代码，交换权重，调高最后的综合叠加量：

src=cv.addWeighted(srcx,0.2,srcp,0.6,3) #调用cv2.addWeighted()函数进行加权叠加

此时获得的叠加效果为：

图5 加权叠加的图像src.png   

显然，不同的权重会改百年图像混合的主体，增大最后的综合叠加量，图像会变亮。

【5】细节说明

代码中调用了图像尺寸修改函数，相关函数的说明在之前也介绍过，可以点击链接回忆：

python学opencv|读取图像（三）放大和缩小图像_py opencv图像缩放-CSDN博客

【6】总结

掌握了使用python+opencv调用addWeighted()函数实现图像加权叠加效果的技巧。