红外与可见光图像融合代码

红外与可见光图像融合是一种常见的图像融合技术，可以将两种不同频段的图像融合到一起，得到更加清晰和丰富的信息。以下是一个简单的红外与可见光图像融合的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取红外图像和可见光图像
ir_img = cv2.imread('ir_image.jpg', 0)
vis_img = cv2.imread('vis_image.jpg', 1)

# 将红外图像和可见光图像调整为相同的大小
vis_img = cv2.resize(vis_img, (ir_img.shape[1], ir_img.shape[0]))

# 将红外图像归一化到 0-255 范围内
ir_img = cv2.normalize(ir_img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

# 进行图像融合
alpha = 0.5  # 可见光图像的权重
beta = 1 - alpha  # 红外图像的权重
fusion_img = cv2.addWeighted(vis_img, alpha, ir_img, beta, 0)

# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Fusion Image', fusion_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先使用 OpenCV 库读取了红外图像和可见光图像，并将它们调整为相同的大小。然后，我们将红外图像归一化到 0-255 范围内，以便与可见光图像进行融合。最后，我们使用 `cv2.addWeighted` 函数将两个图像按照一定的权重进行融合，得到了最终的融合图像。