【计算机视觉】OPENCV对于有alpha通道的透明背景图片的读取和图片叠加-程序员宅基地

这个是我自己做的粗略的螺旋丸的图，导出为png并带有alpha通道。

最后和一只狗合成成这个样子。

效果还是可以的。

为了实现这个效果，首先我们要明白具有透明通道的图片的OpenCV的读取方式。在OpenCV里，正常是读取图像和写入图像默认都是忽略透明通道的，如果想要读取原图像中的透明通道，则在使用imread()函数时，后面的参数要使用CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED参数或是直接写-1也可以。比如：

Mat inimg = imread("dog.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); // 读取透明通道  
// 输出RGBA数值  
cout << (int)inimg.at<Vec4b>(0,0)[0] << endl  
     << (int)inimg.at<Vec4b>(0,0)[1] << endl  
     << (int)inimg.at<Vec4b>(0,0)[2] << endl  
     << (int)inimg.at<Vec4b>(0,0)[3] << endl;  

这样我们读取的图片就有了四个通道，也就是BGRA四个通道，第四个就是Alpha通道，这个通道通过0-255的数值来代表该像素的透明度。

我通过split函数分解矩阵的通道把png图片分解为B1矩阵，G1矩阵，R1矩阵，A1矩阵把背景图片分解为了B0矩阵，G0矩阵，R0矩阵。于是叠加的结果：令alpha = A1 , 令beta = 255 - alpha。

#include <vector>  
#include <stdio.h>  
#include <opencv2/opencv.hpp>  
  
using namespace cv;  
using namespace std;  
  
int cvAdd4cMat_q(cv::Mat &dst, cv::Mat &scr, double scale);  
  
int main()  
{  
    char str[16];  
    Mat img1 = imread("bk.jpg"), img2 = imread("img.png", -1);  
    Mat img1_t1(img1, cvRect(0, 0, img2.cols, img2.rows));  
    cvAdd4cMat_q(img1_t1,img2,1.0);  
    imshow("final",img1);  
    waitKey(0);  
    return 0;  
}  
  
int cvAdd4cMat_q(cv::Mat &dst, cv::Mat &scr, double scale)    
{    
    if (dst.channels() != 3 || scr.channels() != 4)    
    {    
        return true;    
    }    
    if (scale < 0.01)    
        return false;    
    std::vector<cv::Mat>scr_channels;    
    std::vector<cv::Mat>dstt_channels;    
    split(scr, scr_channels);    
    split(dst, dstt_channels);    
    CV_Assert(scr_channels.size() == 4 && dstt_channels.size() == 3);    
  
    if (scale < 1)    
    {    
        scr_channels[3] *= scale;    
        scale = 1;    
    }    
    for (int i = 0; i < 3; i++)    
    {    
        dstt_channels[i] = dstt_channels[i].mul(255.0 / scale - scr_channels[3], scale / 255.0);    
        dstt_channels[i] += scr_channels[i].mul(scr_channels[3], scale / 255.0);    
    }    
    merge(dstt_channels, dst);    
    return true;    
}    

最终使用这个方法，可以到达前图的效果。