如何在OpenCV原始帧上绘制帧间阈值并解决addWeighted报错问题

cv2.addWeighted 函数要求参与融合的两张图像必须具备完全相同的尺寸和通道数，你当前的原始帧是(1080, 1920, 3)的3通道彩色图像，阈值图是(180, 320)的单通道二值图像，两者尺寸、通道数均不匹配，因此会触发形状不匹配的报错。

根据你的使用场景可以选择以下两种方案：

方案1：阈值图作为小预览窗叠加到原图角落（常用方案） #

适合保留原图完整内容，仅额外展示阈值处理结果的场景，不会遮挡大部分画面内容。
操作步骤：

• 将单通道阈值图转换为3通道图像，匹配原图通道数
• 选定叠加的坐标位置，将阈值图覆盖/半透明融合到原图对应区域
  示例代码：

import cv2

# 提前定义变量：frame为原始1080P彩色帧，thresh为(180,320)单通道阈值图
# 1. 单通道阈值图转3通道
thresh_3ch = cv2.cvtColor(thresh, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 2. 定义叠加位置：比如距离左上角20像素的位置
x_offset, y_offset = 20, 20
thresh_h, thresh_w = thresh_3ch.shape[:2]

# 校验叠加区域不超出原图边界
if y_offset + thresh_h <= frame.shape[0] and x_offset + thresh_w <= frame.shape[1]:
    # 可选1：直接不透明叠加
    # frame[y_offset:y_offset+thresh_h, x_offset:x_offset+thresh_w] = thresh_3ch
    
    # 可选2：带透明度叠加，alpha越大阈值图越明显
    alpha = 0.6
    roi = frame[y_offset:y_offset+thresh_h, x_offset:x_offset+thresh_w]
    frame[y_offset:y_offset+thresh_h, x_offset:x_offset+thresh_w] = cv2.addWeighted(roi, 1-alpha, thresh_3ch, alpha, 0)

方案2：阈值图放大后整图叠加 #

适合需要将阈值效果完整覆盖到原图对应区域的场景。
操作步骤：

• 将阈值图缩放到和原图完全一致的尺寸
• 转换为3通道后调用addWeighted融合即可
  示例代码：

import cv2

# 1. 将阈值图缩放到和原图完全相同的尺寸，注意cv2.resize的尺寸参数是(宽, 高)
thresh_resized = cv2.resize(thresh, (frame.shape[1], frame.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
# 2. 转换为3通道
thresh_3ch = cv2.cvtColor(thresh_resized, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
# 3. 整图融合
alpha = 0.4
frame = cv2.addWeighted(frame, 1-alpha, thresh_3ch, alpha, 0)

注：缩放时使用cv2.INTER_NEAREST近邻插值可以保留二值阈值图的硬边缘，避免边缘模糊。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christoph Acs