说明

OpenCV作为一个图像库，竟然没有提供一个直接的函数去做这件事情。
这里使用系统自带的GDI和EmguCV(C#封装的OpenCV)分别实现了叠加合并两张半透明图像的功能。
两个半透明颜色色的叠加计算方法
透明颜色混合算法

方案一：系统自带 GDI+ 实现

/// using System.Drawing;/// <summary>
/// GDI+ 方式合并半透明图像
/// </summary>
/// <param name="background"></param>
/// <param name="fontground"></param>
/// <returns></returns>
public Bitmap ImageOverlapping1(Bitmap background, Bitmap fontground)
{if (background.Size != fontground.Size)throw new ArgumentException("background size != fontground size");using (Graphics g = Graphics.FromImage(background)){g.DrawImage(fontground, new Point(0, 0));}return background;
}/// <summary>
/// 按从下到上的顺序合并多张输入图像
/// </summary>
/// <param name="z2aImages">从下到上顺序的图像，第一张图在最下面，最后一张图在最上面</param>
/// <returns></returns>
public Bitmap ImageOverlapping1(params Bitmap[] z2aImages)
{if (z2aImages.Length == 0)throw new ArgumentException();if (z2aImages.Length == 1)return z2aImages[0];for (int i = 0; i < z2aImages.Length - 1; i++){z2aImages[i + 1] = ImageOverlapping1(z2aImages[i], z2aImages[i + 1]);}return z2aImages[z2aImages.Length - 1];
}

这个方式优点是代码简单，而且DrawImage的参数支持合并不同大小的图片,支持指定左上角的位置。

方案二：使用 EmguCV 实现

/// <summary>
/// EmguCV 两张半透明图片的叠加
/// </summary>
/// <code>
/// ushort a1 = A1;
/// ushort a2 = A2 - (A1 * A2) / 256;
/// ushort a = A1 + A2;
/// uint8 R = (a1* R1 + a2* R2)/a;
/// uint8 G = (a1* G1 + a2* G2)/a;
/// uint8 B = (a1* B1 + a2* B2)/a;
/// uint8 A = a;
/// </code>
/// <param name="background"></param>
/// <param name="fontground"></param>
/// <returns></returns>
public Bitmap ImageOverlapping2(Bitmap background, Bitmap fontground)
{if (background.Size != fontground.Size)throw new ArgumentException("background size != fontground size");// 因为中间计算涉及 uint8 数据的相乘与相加，// 因此统一使用 uint16 格式存放加载Image<Bgra, ushort> back = new Image<Bgra, ushort>(background);Image<Bgra, ushort> font = new Image<Bgra, ushort>(fontground);Size size = background.Size;UMat image1 = back.ToUMat(); // 背景UMat image2 = font.ToUMat(); // 前景// 拆分通道UMat[] image1Channels = image1.Split();UMat[] image2Channels = image2.Split();// 用于存放各通道计算结果UMat[] outputChannels = new UMat[]{new UMat(size,DepthType.Cv16U,1),new UMat(size,DepthType.Cv16U,1),new UMat(size,DepthType.Cv16U,1),new UMat(size,DepthType.Cv16U,1),};// 用于暂存中间结果数据UMat tmp = new UMat(size, DepthType.Cv16U, 1);// 255灰度值填充的灰度图UMat white = new UMat(size, DepthType.Cv16U, 1);white.SetTo(new MCvScalar(255));// Alpha 通道计算CvInvoke.Multiply(image1Channels[3], image2Channels[3], tmp); // tmp = A1 * A2CvInvoke.Divide(tmp, white, tmp); // tmp = tmp / 255CvInvoke.Subtract(image2Channels[3], tmp, image2Channels[3]); // A2 = A2 - tmpCvInvoke.Add(image1Channels[3], image2Channels[3], outputChannels[3]); // A = A1 + A2// B G R 通道计算for (int i = 0; i < 3; i++){CvInvoke.Multiply(image1Channels[i], image1Channels[3], image1Channels[i]); // C1 = C1 * A1CvInvoke.Multiply(image2Channels[i], image2Channels[3], image2Channels[i]); // C2 = C2 * A2CvInvoke.Add(image1Channels[i], image2Channels[i], outputChannels[i]); // C = C1 + C2CvInvoke.Divide(outputChannels[i], outputChannels[3], outputChannels[i]); // C = C / A}// 通道合并输出using (UMat output = new UMat(size, DepthType.Cv16U, 4)){CvInvoke.Merge(new VectorOfUMat(outputChannels), output);// 释放资源tmp.Dispose();white.Dispose();    back.Dispose();        font.Dispose(); image1.Dispose();image2.Dispose();for (int i = 0; i < 4; i++){image1Channels[i].Dispose();image2Channels[i].Dispose();outputChannels[i].Dispose();}return output.ToImage<Bgra, byte>().ToBitmap();}
}/// <summary>
/// 按从下到上的顺序合并输入图像
/// </summary>
/// <param name="z2aImages">从下到上顺序的图像，第一张图在最下面，最后一张图在最上面</param>
/// <returns></returns>
public Bitmap ImageOverlapping2(params Bitmap[] z2aImages)
{if (z2aImages.Length == 0)throw new ArgumentException();if (z2aImages.Length == 1)return z2aImages[0];for (int i = 0; i < z2aImages.Length - 1; i++){z2aImages[i + 1] = ImageOverlapping2(z2aImages[i], z2aImages[i + 1]);}return z2aImages[z2aImages.Length - 1];
}

EmguCV写起来有几个资源释放的坑，刚开始没有释放资源，反复调用会内存错误，
建议写好之后循环执行1000遍，看内存占用。

总结

很遗憾的是.Net平台下，方案2函数的运行耗时要大于方案1函数的运行耗时。
时间消耗主要在函数头部和尾部Bitmap和UMat之间的互相转换，实际上中间的计算时间EmguCV还是略有优势的，毕竟显卡加速。

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C#叠加合并半透明图像的两种实现

C#叠加合并半透明图像

说明

方案一：系统自带 GDI+ 实现

方案二：使用 EmguCV 实现

总结

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