程式碼如下：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

//函式宣告
bool ROI_AddImage();

/*
	==========
	  主函式
	==========
*/
int main(int argc, char** argv)
{
	
	ROI_AddImage();
return 0;
}

bool ROI_AddImage()
{
	//讀入影象
	Mat srcImage = imread("boy.jpg");
	Mat logo = imread("logo.jpg");
	if (srcImage.empty())
	{
		cout<<"讀取原圖錯誤！"<<endl;
		return false;
	}
	if (logo.empty())
	{
		cout<<"讀取logo錯誤！"<<endl;
	}

	//.定義Roi區域
	Mat imageROI = srcImage(Rect(50,50,logo.cols,logo.rows));
	Mat mask = imread("logo.jpg",0);//載入logo灰度圖

	//將掩膜複製到RoiImage
	logo.copyTo(imageROI, mask);

	//顯示
	imshow("result",srcImage);
	waitKey(0);
	return true;
}
 

感性區域：ROI (region of interest).設定感性興趣，用來專注或者簡化工程。就是圈定一個指定的區域，作為分析和關注度重點。就是需要處理的區域，好處是這樣可以減少計算的時間，增加精度。

然後定義一個roi方法有如下兩種：

Mat imageROI;

1.法一：imageROI = srcImage(Rect(50,50,logo.cols, logo.rows));

2.法二：imageROI = sreIamge(Range(50,logo.rows+50), Range(50, logo.cols));

實現的函式流程是載入兩張定義圖片到srcImage和logo中， 然後定義Mat類的imageROI，並且使用Rect設定了感性區域，把srcImage 和imageROI關聯了起來。接著讀入logo的灰度圖mask,最後把mask copy 到imageROI中。

bool ROI_AddImage_line()
{
	//讀入影象
	Mat srcImage = imread("boy.jpg");
	Mat logo = imread("logo.jpg");
	if (srcImage.empty())
	{
		cout<<"讀取原圖錯誤！"<<endl;
		return false;
	}
	if (logo.empty())
	{
		cout<<"讀取logo錯誤！"<<endl;
	}
//.定義Roi區域
Mat imageROI = srcImage(Rect(50,50,logo.cols,logo.rows));


addWeighted(imageROI,0.5, logo, 0.5, 0.0, imageROI);

//顯示
imshow("result",srcImage);
waitKey(0);
return true;
 

}ROI線性混合的操作

函式說明：

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

引數說明：

第一個引數：src1，表示進行加權操作的第一個影象物件，即輸入圖片1； 第二個引數：double型的alpha，表示第一個影象的加權係數，即圖片1的融合比例； 第三個引數：src2，表示進行加權操作的第二個影象物件，即輸入圖片2； 第四個引數：double型的beta，表示第二個影象的加權係數，即圖片2的融合比例。很多情況下，有關係 alpha+beta=1.0； 第五個引數：double型的gamma，表示一個作用到加權和後的影象上的標量，可以理解為加權和後的影象的偏移量； 第六個引數：dst，表示兩個影象加權和後的影象，尺寸和影象型別與src1和src2相同，即輸出影象； 第七個引數：輸出陣列的可選深度，有預設值-1。當兩個輸入陣列具有相同的深度時，這個引數設定為-1（預設值），即等同於src1.depth（）。