根据自己在网课上的学习，记录一些笔记，加深记忆，在这里分享出来，大家一起学习，自己编程能力有限，对于一些专业名词的运用可能不太得当，不过希望能够让自己不断进步。如有不足不严谨之处希望大家指出来。
这次继续学一点简单的操作吧。
1.图像的混合
图像的混合即把两张大小一样类型一致的图像合成一张图片。
（1）理论知识
线性混合操作的理论：
g(x)=(1-⍺)f₀(x)+⍺f₁(x)
其中⍺代表了每个图像占的权重，⍺的取值范围为0～1之间。通过对⍺值的调整可以使得两张图片得到更好的融合。
（2）相关api
使用addWeighted(cv::InputArray src1, 输入图像1
double alpha, 输入图像1的alpha值
cv::InputArray src2, 输入图像2
double beta, 输入图像2的alpha值
double gamma, 这个是校验值，默认为0
double alpha=0.5;
if(src1.size()==src2.size()&&src1.type()==src2.type()){
addWeighted(src1,alpha, src2, (1.0-alpha), 0.0, dst);
imshow("qianxi", src1);
imshow("spiderman", src2);
namedWindow("blend image",CV_WINDOW_NORMAL);
imshow("blend image",dst);
}
else{
cout<<"this two pictures are not same size or type";
} 出来的效果图如下，中间那个图是两张图合成后的效果，嘻嘻嘻～大家有其他的创意也可以试着去实现：
把两个图合成一张图，也可以直接采用下面这种不基于权重方式，包括加法和乘法的合成，但是合成的效果非常生硬。一般不采取。代码如下：
add(src1,src2,dst,Mat());
multiply(src1,src2,dst);2.调整图像亮度和对比度
（1）理论知识
图像变换有两种变换方式，一种是像素的变换——点操作，另一种是邻域操作下的变化——区域变换，后面这种图像变换可以用来做识别等比较复杂一些的图像计算。今天主要学会用第一种，像素变换（之前上一次我已经写了一些小的读取修改像素方面的知识，可以回顾一下）。
像素变换：
g(i,j)=⍺f(i,j)+β,其中⍺>0,β是增益变量。
对于这个式子的理解可以理解成这样。⍺是用来调整对比度的，β是用来调整亮度的，i、j是图像的像素点。
#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//提高图像的亮度和对比度
int main(int argc, const char * argv[]) {
Mat src,src2,dst;
src=imread("/Users/Meng/Documents/opencvTest/Pictures/WechatIMG1.jpeg");
if(!src.data){
cout<<"can not load image..."<<endl;
return -1;
}
//cvtColor(src, src2, CV_RGB2GRAY);//变成灰度图像
//src.convertTo(src2, CV_32F);//如果想使用vec3f需要提前转换一下
dst=Mat::zeros(src.size(),src.type());
int height=src.rows;
int width=src.cols;
float alpha=1.5;
float beta=10;
for(int row=0;row<height;row++){
for(int col=0;col<width;col++){//多通道rgb
if(src.channels()==3){
float b=src.at<Vec3b>(row,col)[0];
float g=src.at<Vec3b>(row,col)[1];
float r=src.at<Vec3b>(row,col)[2];
dst.at<Vec3b>(row,col)[0]=saturate_cast<uchar>(b*alpha+beta);
dst.at<Vec3b>(row,col)[1]=saturate_cast<uchar>(g*alpha+beta);
dst.at<Vec3b>(row,col)[2]=saturate_cast<uchar>(r*alpha+beta);
}//灰度图像
else if(src.channels()==1){
float gray=src.at<uchar>(row,col);
dst.at<uchar>(row,col)=saturate_cast<uchar>(gray*alpha+beta);
}
}
}
char input_title[]="spider man";
char output_title[]="contrast and brightness image";
namedWindow(input_title,CV_WINDOW_NORMAL);
imshow(input_title, src);
namedWindow(output_title,CV_WINDOW_NORMAL);
imshow(output_title, dst);
waitKey(0);
}小插曲：在这里面有一段代码可以用来建一张新的空白图像，经常会用的到，可以掌握好这种方法。其实Mat对象有很多有意思的使用，大家可以自己查查，我也边学边用。代码如下：
dst=Mat::zeros(src.size(),src.type());还有一处需要大家留意，谨记下段代码：
saturate_cast<uchar>(value);这段代码中包含灰度图像的测试，可以自己感兴趣去做一下～上面这段代码效果是这样的：
看了蜘蛛侠小哥哥，学习opencv很开心。继续努力哈哈哈～