OpenCV中图像加法(cv2.add())与图像融合(cv2.addWeighted())有何区别?

weixin_28744531 2021-12-09 15:53:15

OpenCV中图像加法(cv2.add())与图像融合(cv2.addWeighted())有何区别?

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weixin_38498942 2021-12-09
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图像加法:目标图像 = 图像1 + 图像2
图像融合:目标图像 = 图像1 × 系数1 + 图像2 × 系数2 + 亮度调节量

内容概要:本文围绕分布式电源并网对电网的影响及风险评估展开研究,结合Matlab代码实现,系统分析了分布式电源接入后对电网稳定性、电能质量、保护配置及运行调度等方面的潜在影响,并构建相应的风险评估模型。研究涵盖风场景生成与削减、潮流计算、不确定性建模与鲁棒优化等关键技术,采用聚类算法(如k-means、HAC、m-ISODATA)处理风电出力波动性,利用改进多目标优化算法进行有功-无功协调与微电网调度,进而评估不同场景下的电网风险水平。文还提供了完整的Matlab仿真代码,便于复现实验结果与进一步研究。; 适合人群:电气工程、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事新能源并网工作的工程师;具备一定Matlab编程能力和电力系统基础知识的技术人员;; 使用场景及目标:①研究分布式电源(如风电、光伏)接入电网后的运行特性与风险因素;②掌握基于Matlab的电力系统建模、风险评估与优化调度方法;③复现已发表论文的算法与实验结果,支撑科研项目或学位论文工作; 阅读建议:建议结合文提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注风场景削减、两阶段鲁棒优化、配电网潮流计算与风险指标构建等内容,配合实际案例调试程序,深入理解算法设计逻辑与工程应用场景。

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