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（二）OpenCV | 阿尔法混合

OpenCV | 阿尔法混合

图像处理之透明混合 - Alpha Blending效果

基本原理： 图像的透明混合有个专属名词– Alpha Blending 对任意两张图像可以合成为一张图像，合成图像的像素取值根据数学公式： RGB3 = (1- a) * RGB1 + a * RGB2 其中a为混合透明度取值范围[0, 1]之间, RGB3为目标像素值, RGB1与RGB2的值分别来自两 张不同的图像。 两张源图像分别为： 第二张源图像是房屋设计图 ...

能是最快的算法alpha blend汇编源代码

Intel官方网站有一个ablend_565的快速汇编算法，理论上是是把一块32bit RGBA渲染到16bit的buffer上，我的机器是PIII800,函数在system menory中进行，640*480的256级alpha blending，达到100fps，我想可以满足绝大部分的要求了，在这里，我提供了这个算法的应用，希望可以对大家有所帮助。ablend_565函数，

alpha blending算法--详细解读

*转载时请注明出处和作者联系方式：[http://blog.csdn.net/mimepp]一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用3X8=24位表示。 在用32位表示一个像素时，若R，G，B分别用8位表示，剩下的8位常称为α通道(alpha channel)位。它用来表示该像素如何产生特技效果，即通常我们说的半透明。alpha的取值一般为0到255。

alpha blending算法

背景知识： 经典图形理论认为，一个象素可以有三原色构成，即红色，绿色，蓝色，即RGB。对于24位深度的图形系统，RGB各占8个BIT。一个象素占24个BIT。 Alpha通道： Alpha通道是用来处理透明色的一种方法。在每个象素中保存一个Alpha值，用来表示这个象素的透明程度。这样可以实现如游戏中透明的光影效果。比如，我们可以定义一个矩形，然后矩形边缘部分可以设为全透明的，而中间任何部分

数字图像处理-运动模糊&逆滤波&维纳滤波(Matlab)

文章目录数字图像处理-运动模糊&逆滤波&维纳滤波(Matlab)1、对指定的一幅灰度图像，先用3*3均值滤波器进行模糊处理，形成退化图像1；再叠加椒盐噪声，形成退化图像2；再对上述退化图像1和2采用逆滤波进行复原，给出复原结果图像。分析对比在对H零点问题采用不同处理方法下的复原结果。1-1 图像退化(均值滤波+椒盐噪声)1-2 直接逆滤波还原图像1-3 去掉噪声分量逆滤波还原图像2、对一幅灰度图像进行运动模糊并叠加高斯噪声，并采用维纳滤波进行复原。2-1 图像退化(运动模糊+高斯噪声)2-2

opencv打卡60：透明混合(Alpha Blending)

1、介绍 2、代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('imori.jpg').astype(np.float32) img_gray = cv2.imread('thorino.jpg').astype(np.float32) a = 0.6 out = img * a + img_gray * (1 - a) out = out.astype(np.uint8) cv2.

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alpha混合算法代码(c语言)

alphablend.c alphablendnosort.c

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Alpha-Blending 技术简介

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