ROI区域 图像叠加&图像混合

一、感兴趣区域：ROI

在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域 (ROI, region of interest)，来专注或者简化工作过程。就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进步处理。

而且，使用ROI指定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。

定义 ROI 区域有两种方法：
第一种是使用表示矩形区域的 Rect。它指定矩形的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩形的长宽(构造函数的后两个参数)以定义一个矩形区域。

// 其中，image 为已经载入好的图片。
// 定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
Mat imageROI;
// 方法一
imageROI = image (Rect (500, 250, logo.cols, logo.rows) );

另一种定义ROI的方式是指定感兴趣行或列的范围( Range)。Range 是指从起始索引到终止索引 (不包括终止索引) 的一连段连续序列。cRange可以用来定义Range。如果使用Range来定义ROI，那么前例中定义ROI的代码可以重写为：

//方法二
imageROI = image (Range(250,250+logoImage.rows)，Range(200,200+logoImage.cols));

下面我们来看一个实例，显示如何利用 ROI 将一幅图加到另一幅图的指定位置。

在下面的代码中，我们通过一个图像掩膜 (mask)，直接将插入处的像素设置为logo图像的像素值，这样效果会很逼真。

//----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】----------------------------------
// 函数名：ROI_AddImage（）
//	描述：利用感兴趣区域ROI实现图像叠加
//----------------------------------------------------------------------------------------------
bool  ROI_AddImage()
{

	// 【1】读入图像
	Mat srcImage1= imread("dota_pa.jpg");
	Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg");
	if( !srcImage1.data ) { printf("读取srcImage1错误~！ \n"); return false; }
	if( !logoImage.data ) { printf("读取logoImage错误~！ \n"); return false; }

	// 【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
	Mat imageROI= srcImage1(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));

	// 【3】加载掩模（必须是灰度图）
	Mat mask= imread("dota_logo.jpg",0);

	//【4】将掩膜拷贝到ROI
	logoImage.copyTo(imageROI,mask);

	// 【5】显示结果
	namedWindow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口");
	imshow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1);

	return true;
}

这个函数首先是载入了两张 jpg 图片到 srcImage1 和 logoImage 中，然后定义了一个Mat类型的 imageROI，并使用 Rect 设置其感兴趣区域为 srcImage1 中的一块区域，将 imageROI 和 srcImage1 关联起来。接着定义了一个 Mat 类型的 mask 并读入dota_logo.jpg，顺势使用 Mat::copyTo 把 mask 中的内容复制到 imageROI 中，于是就得到了最终的效果图。namedWindow和imshow配合使用，显示出最终的结果。

二、线性混合操作

线性混合操作是一种典型的二元 (两个输入)的像素操作，它的理论公式如下：

我们通过在范围0到1之间改变alpha值，来对 两幅图像(f0(x)和f1(x)) 或 两段视频(同样为f0(x)和f1(x)) 产生时间上的画面叠化( cross dissolve)效果，就像幻灯片放映和电影制作中的那样，也就是在幻灯片翻页时设置的前后页缓慢过渡叠加效果，以及电影情节过渡时经常出现的画面叠加效果。

在实现方面，主要运用了 OpenCV 中 addWeighted 函数， 下面来一起全面地了解一下：

三、计算数组加权和: addWeighted()函数

这个函数的作用是计算两个数组(图像阵列)的加权和。原型如下：

void (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1);

• 第一个参数，InputArray 类型的src1，表示需要加权的第一个数组，常常填一个Mat;
• 第二个参数，double 类型的alpha，表示第一个数组的权重;
• 第三个参数，InputArray 类型的sre2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数；
• 第四个参数，double 类型的beta，表示第二个数组的权重值；
• 第五个参数，double 类型的gamma，一个加到权重总和上的标量值。其含义通过接下来列出的式子自然会理解；
• 第六个参数，OutputArray 类型的dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数；
• 第七个参数，int 类型的 dtype，输出阵列的可选深度，有默认值-1。当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1 (默认值)，即等同于src1.depth()

下面的数学公式表示：用 addWeighted 函数计算以下两个数组(src1 和src2) 的加权和，得到结果输出给第四个参数，也就是 addWeighted 函数的作用的矩阵表达式。
dst = src1[I]*alpha + src2[I]*beta + gamma；
其中 I 是多维数组元素的索引值。而且，在遇到多通道数组的时候，每个通道都需要独立地进行处理。另外需要注意的是，当输出数组的深度为CV_32S时，这个函数就不适用了，这时候就会内存溢出或者算出的结果压根不对。

接着我们来看代码实例， 融会贯通。

//---------------------------------【LinearBlending（）函数】-------------------------------------
// 函数名：LinearBlending（）
// 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合
//--------------------------------------------------------------------------------------------
bool  LinearBlending()
{
	//【0】定义一些局部变量
	double alphaValue = 0.5; 
	double betaValue;
	Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;

	// 【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )
	srcImage2 = imread("mogu.jpg");
	srcImage3 = imread("rain.jpg");

	if( !srcImage2.data ) { printf("读取srcImage2错误！ \n"); return false; }
	if( !srcImage3.data ) { printf("读取srcImage3错误！ \n"); return false; }

	// 【2】进行图像混合加权操作
	betaValue = ( 1.0 - alphaValue );
	addWeighted( srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);

	// 【3】显示原图窗口
	imshow( "<2>线性混合示例窗口【原图】", srcImage2 );
	imshow( "<3>线性混合示例窗口【效果图】", dstImage );

	return true;

}

四、综合示例: 初级图像混合

在前文介绍的设定感兴趣区域ROI和使用addWeighted函数进行图像线性混合的基础上，我们还可以将二者结合起来使用，也就是先指定ROI，再用addWeighted函数对指定的ROI区域的图像进行混合操作。我们将其封装在了一个名为ROI_LinearBlending()的函数中，方便大家分块学习。代码如下。

//---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】-------------------------------------
// 函数名：ROI_LinearBlending（）
// 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义
//			  感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合
//--------------------------------------------------------------------------------------------
bool  ROI_LinearBlending()
{

	//【1】读取图像
	Mat srcImage4= imread("dota_pa.jpg",1);
	Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg");

	if( !srcImage4.data ) { printf("读取srcImage4错误~！ \n"); return false; }
	if( !logoImage.data ) { printf("读取logoImage错误~！ \n"); return false; }

	//【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
	Mat imageROI;
	//方法一
	imageROI= srcImage4(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));
	//方法二
	//imageROI= srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));

	//【3】将logo加到原图上
	addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,0.,imageROI);

	//【4】显示结果
	imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口",srcImage4);

	return true;
}

有了这三个自定义的函数后，完整的main函数如下：

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-------------------------------
//		描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------                                                                                 
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;


//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//	描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
bool  ROI_AddImage();
bool  LinearBlending();
bool  ROI_LinearBlending();

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//	描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(   )
{
	system("color 6F");

	if(ROI_AddImage( )&& LinearBlending( )&&ROI_LinearBlending( ))
	{
		cout<<endl<<"\n运行成功，得出了需要的图像";
	}

	waitKey(0);
	return 0;
}