#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;

/// 全局变量的声明与初始化
const int alpha_slider_max = 100;
int alpha_slider;
double alpha;
double beta;

/// 声明存储图像的变量
Mat src1;
Mat src2;
Mat dst;

/**
* @function on_trackbar
* @定义响应滑动条的回调函数
*/
void on_trackbar(int, void*)
{
	alpha = (double)alpha_slider / alpha_slider_max;
	beta = (1.0 - alpha);

	addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);

	imshow("Linear Blend", dst);
}

int main(int argc, char** argv)
{
	/// 加载图像 (两图像的大小与类型要相同)
	src1 = imread("E:\\VS2015Opencv\\vs2015\\project\\picture\\11.jpg");
	src2 = imread("E:\\VS2015Opencv\\vs2015\\project\\picture\\04.png");

	if (!src1.data) { printf("Error loading src1 \n"); return -1; }
	if (!src2.data) { printf("Error loading src2 \n"); return -1; }

	/// 初始化为零
	alpha_slider = 0;

	/// 创建窗体
	namedWindow("Linear Blend", 1);

	/// 在创建的窗体中创建一个滑动条控件
	char TrackbarName[50];
	sprintf(TrackbarName, "Alpha x %d", alpha_slider_max);

	createTrackbar(TrackbarName, "Linear Blend", &alpha_slider, alpha_slider_max, on_trackbar);

	/// 结果在回调函数中显示
	on_trackbar(alpha_slider, 0);

	/// 按任意键退出
	waitKey(0);
	return 0;
}

我们只分析关于滑动条的那段代码:

#.首先, 我们加载了两个图像, 目的是把它们混合显示.

 
   src1 = imread("../../images/LinuxLogo.jpg"); src2 = imread("../../images/WindowsLogo.jpg");  
  

#.在创建滑动条之前, 我们要先创建一个窗体，以便把创建的滑动条放置在上面:

 
   namedWindow("Linear Blend", 1);  
  

现在可以创建滑动条了:
```
createTrackbar( TrackbarName, "Linear Blend", &alpha_slider, alpha_slider_max, on_trackbar ); 
```
记住下面的参数介绍:
- 在标签中显示的文字（提示滑动条的用途） TrackbarName
- 创建的滑动条要放置窗体的名字 “Linear Blend”
- 滑动条的取值范围从 $0$ 到 alpha_slider_max (最小值只能为 zero).
- 滑动后的值存放在 alpha_slider 变量里
- 每当滑动条的值改变, 就会调用 on_trackbar 回调函数
最后, 我们还要定义这个回调函数 on_trackbar 来实现我们想要的结果
```
void on_trackbar( int, void* ) { alpha = (double) alpha_slider/alpha_slider_max ; beta = ( 1.0 - alpha ); addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst); imshow( "Linear Blend", dst ); } 
```
注意回调函数中的整型与双精度型的转换:
- 从滑动条中获取的整型值 alpha_slider (integer) 要转换为双精度类型 alpha.
- alpha_slider 的值会在滑动条滑动后被修改.
- 我们所定义的 src1, src2, dist, alpha, alpha_slider 和 beta 都是全局变量, 因此也可以在回调函数中使用.

在分析图像线性混合

通过在范围 $0 \rightarrow 1$ 内改变 $\alpha$ ，这个操可以用来对两幅图像或两段视频产生时间上的 画面叠化 （cross-dissolve）效果，就像在幻灯片放映和电影制作中那样

既然我们要执行

$g(x) = (1 - \alpha)f_{0}(x) + \alpha f_{1}(x)$

我们需要两幅输入图像 ( $f_{0}(x)$ 和 $f_{1}(x)$ )。相应地，我们使用常用的方法加载图像
```
src1 = imread("../../images/LinuxLogo.jpg"); src2 = imread("../../images/WindowsLogo.jpg"); 
```
Warning

因为我们对 src1 和 src2 求和，它们必须要有相同的尺寸（宽度和高度）和类型。
现在我们生成图像 $g(x)$ .为此目的，使用函数 addWeighted 可以很方便地实现:
```
beta = ( 1.0 - alpha ); addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst); 
```
这是因为 addWeighted 进行如下计算

$dst = \alpha \cdot src1 + \beta \cdot src2 + \gamma$

这里 $\gamma$ 对应于上面代码中被设为 $0.0$ 的参数。
创建显示窗口，显示图像并等待用户结束程序。

参考：

影像叠加+滑动条

影像相加(add、addWeighted)

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