文章目录

  • 1、知识点:线性混合数学模型
  • 2、代码实现+测试结果
  • 参考文献

学习了这些图像处理技巧,可以为深度学习目标检测数据集采取一些数据增强的方法或其他优化方法。

1、知识点:线性混合数学模型



进一步说明:
在实现时可以用OpenCV中的addWeighted()函数,函数原型如下:

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

  • 参数1:InputArray类型的src1,表示要加权的第一个数组,常常填一个Mat。
  • 参数2:double类型的alpha,表示第一个数组的权重。
  • 参数3:InputArray类型的src2,表示第二个数组,需要和第一个数组有相同的尺寸和通道数。
  • 参数4:double类型的beta,表示第二个数组的权重。  参数

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