《OpenCV轻松入门：面向Python》读书笔记
作者：李立宗
出版社：电子工业出版社
出版时间：2019-05
第3章 图像运算
3.2 图像加权和
1. 加权和
所谓图像加权和，就是在计算两幅图像的像素值之和时，将每幅图像的权重考虑进来，可以用公式表示为：
式中，saturate()表示取饱和值（最大值）。图像进行加权和计算时，要求src1和src2必须大小、类型相同，但是对具体是什么类型和通道没有特殊限制。
2. 函数cv2.addWeighted()
OpenCV中提供了函数cv2.addWeighted()，用来实现图像的加权和（混合、融合），该函数的语法格式为：
dst=cv2.addWeighted(scr1,alpha,src2,beta,gamma)
其中，参数alpha和beta是src1和src2所对应的系数，它们的和可以等于1，也可以不等于1。该函数实现的功能是dst = src1×alpha + src2×beta + gamma。需要注意，式中参数gamma的值可以是0，但是该参数是必选参数，不能省略。可以将上式理解为“结果图像=图像1×系数1+图像2×系数2+亮度调节量”。
3. 例程
【例3.5】使用函数cv2.addWeighted()对两幅图像进行加权混合，观察处理结果。
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
a=cv2.imread("boat.bmp")
b=cv2.imread("lena.bmp")
result=cv2.addWeighted(a,0.6,b,0.4,0)
cv2.imshow("boat",a)
cv2.imshow("lena",b)
cv2.imshow("result",result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
本程序使用cv2.addWeighted()函数，对图像boat和图像lena分别按照0.6和0.4的权重进行混合。
