サイズの異なる画像をアルファブレンド合成する方法

はじめに

OpenCV を使ってアルファブレンド（透過合成）を行う場合、addWeighted をよく使います。

 書式
dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])

import cv2

src1 = cv2.imread("sample1.jpg")
src2 = cv2.imread("sample2.jpg")

alpha = 0.3
blended = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, 1 - alpha, 0)

cv2.imshow("debug", blended)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

src1 = cv2.imread("sample1.jpg")

src2 = cv2.imread("sample2.jpg")

alpha = 0.3

blended = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, 1 - alpha, 0)

cv2.imshow("debug", blended)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

ところがこの API は、入力する src1 と src2 が同じ画像サイズである必要があります。

SANACHAN

なんと使い勝手の悪い・・・

ということで、本記事ではサイズの異なる画像をアルファブレンドする方法をご紹介します。

異なるサイズの画像をアルファブレンド

画像の準備

先ずは画像を準備します。
記事上では同じサイズに見えますが、sample1 は sample2 の 6倍ほどのサイズ（画素）です。

sample1.jpg (1500x1086)

sample2.jpg (512x512)

アルファブレンドを行うコード

import cv2 as cv
import numpy as np


def __overlay(background, overlay, x, y, alpha=None):
    back_width = background.shape[1]
    back_height = background.shape[0]

    if x >= back_width or y >= back_height:
        return background

    h, w = overlay.shape[0], overlay.shape[1]

    if x + w > back_width:
        w = back_width - x
        overlay = overlay[:, :w]

    if y + h > back_height:
        h = back_height - y
        overlay = overlay[:h]

    if overlay.shape[2] < 4:
        overlay = np.concatenate(
            [
                overlay,
                np.ones((overlay.shape[0], overlay.shape[1], 1), dtype = overlay.dtype) * 255
            ], axis = 2)

    overlay_img = overlay[..., :3]
    if alpha is None:
        alpha = overlay[..., 3:] / 255.0

    background[y:y+h, x:x+w] = (1.0 - alpha) * background[y:y+h, x:x+w] + alpha * overlay_img
    return background


def main():
    # read images
    back_img = cv.imread('sample1.jpg')
    over_img = cv.imread('sample2.jpg')

    # alpha blending
    img = __overlay(back_img, over_img, 50, 50, 0.6)

    cv.imwrite('result.jpg', img)


if __name__ == '__main__':
    main()

import cv2 as cv

import numpy as np

def __overlay(background, overlay, x, y, alpha=None):

back_width = background.shape[1]

back_height = background.shape[0]

if x >= back_width or y >= back_height:

return background

h, w = overlay.shape[0], overlay.shape[1]

if x + w > back_width:

w = back_width - x

overlay = overlay[:, :w]

if y + h > back_height:

h = back_height - y

overlay = overlay[:h]

if overlay.shape[2] < 4:

overlay = np.concatenate(

[

overlay,

np.ones((overlay.shape[0], overlay.shape[1], 1), dtype = overlay.dtype) * 255

], axis = 2)

overlay_img = overlay[..., :3]

if alpha is None:

alpha = overlay[..., 3:] / 255.0

background[y:y+h, x:x+w] = (1.0 - alpha) * background[y:y+h, x:x+w] + alpha * overlay_img

return background

def main():

# read images

back_img = cv.imread('sample1.jpg')

over_img = cv.imread('sample2.jpg')

# alpha blending

img = __overlay(back_img, over_img, 50, 50, 0.6)

cv.imwrite('result.jpg', img)

if __name__ == '__main__':

main()

アルファブレンドの結果

アルファブレンドの結果

SANACHAN

サイズの異なる画像どうしをアルファ合成できました。