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最近遇到的场景，有两张图片（cv2的BGR格式）和一个蒙版（只有0，1两种值），需要按照蒙版的值将两张图象合并。

一开始百度咕果上到处查，最接近的大概是bitwise_and函数，但是其起作用的主要是0这个像素值，显然只能实现抠图的功能，但是不能合并。可以看看介个。

不废话，看代码：

import numpy as np

def mergeImgs(img1, img2, mask):
    '''
    Replacing places in img1 with img2 where mask = 1.
    '''
    img2 = img2 * mask[:,:,np.newaxis]
    mask = mask * (-1) + 1
    mask = mask.astype('uint8')
    img1 = img1 * mask[:,:,np.newaxis]
    img1 = img1 + img2
    return img1

原理是使用矩阵的乘法运算，把两张图片相反区域的、mask中值为0的区域，像素颜色设置为0，然后再把两张图矩阵相加。由于mask区域是直接用的取反处理，所以不会出现任意一个错误像素点（完美拼图）。

想着想着发现这个+和*操作分别对应了OpenCV里的bitwise_and和bitwise_or操作，估计最多就是效率上的差别吧= =

总而言之，OpenCV并没有提供一个一步到位的多图区域拼接函数，但是只要思路对了，自己几行代码也能搞定。

最近在OpenCV方面有一些需求，需要使用GPU来进行一些图像处理。首先的想法当然就是Python解决了，但是在国内外逛了一整圈之后，发现并没有什么收获。从某度获得的信息模棱两可，一旦同时提到OpenCV和GPU，基本上就是教怎么配环境的；而StackOverflow上很直接的给出了答复：不能。

但是在挑战面前，程序员是不会轻言放弃的（PM：真香）。于是打算动手直接撸C++代码，再给Python调用。说完就开始动手，给VS配置环境。于是第一个问题来了——考虑到电脑空间问题，目前装的是VS2013，而官网上给出的预编译包支持的VS版本是2015和2017。虽然说理论上问题不大，但还是没有这么试，毕竟之前一个2015版的asmhighlighter插件就把我折腾的够呛，最后还没成功。

在网上看了一篇博客之后，受到启发，决定自行编译。在官网上取到安装包，去sourceforge上拿一个cmake-gui，然后就开始了第一次编译。

OpenCV 4及以上的版本就不要考虑了。这些版本使用了C++11语法，而在VC12开发的时代并没有完全支持C++11规范 ->通过编译报错可以看出，诸如NORETURN一类的语法会在VS2013报错，且官方也对于各版本的C++11支持情况做了说明。

===========下面是不详细的步骤===========

Where is the source code: 这里填解压后源码的根目录 Where to build the binaries: 这里放的可能是最终的程序，也可能是类似于“安装程序”一类的临时文件。若是后者的话，安装目录还需要在cmake里手动指定修改。 然后Configure，选择VS2013（vc12）对应的64位选项。把相关项的信息修改，该勾上的勾上，该填写的目录填写一下，再Configure。新出现的条目是红色的。重复该步骤，直至没有新的红色条目出现为止。比较重要的是记得把WITH_CUDA勾上。 然后Generate生成给VS编译用的项目结构，再Open Project，在VS中编译获得成品即可。

在编译时，去掉了python模块的编译，加上了OpenBLAS库和cuda选项，然后右键INSTALL生成。

该部分可以分为两个步骤：编译和安装(make && make install) 即可以通过等价的以下方式，共两步实现，1)右键BUILD_ALL生成；2)右键INSTALL仅生成该项目

目前编译器情绪稳定。

VS中编译时，涉及到cuda部分的编译速度好像特别慢。别人说要编译六个小时我还不信来着。 最终统计：编译时间约为3小时。 编译完成，五六千个警告。没有错误，问题不大

后续是小型阿伟去世现场，参见这里。

昨天在外闲着没事，把之前入门视频压缩的想法延续了一下，稍微看了一下mpeg和h264的编码原理。打算用megui。 大过年的不睡觉，先放一颗卫星再说。 到时候有时间来填坑吧233

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