opencv二值图像融合python

在使用OpenCV进行二值图像融合时，可以使用位运算来实现。具体步骤如下：

1. 加载两个二值图像：

import cv2

image1 = cv2.imread("image1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image2 = cv2.imread("image2.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. 确保两个图像具有相同的大小，可以使用`resize`函数调整大小：

image1 = cv2.resize(image1, (image2.shape[1], image2.shape[0]))

3. 进行二值图像的融合，可以使用位运算函数`bitwise_and`、`bitwise_or`、`bitwise_xor`和`bitwise_not`：

result = cv2.bitwise_and(image1, image2)

这里的`bitwise_and`函数将对应位置上的像素进行与运算，并返回结果。

类似地，你也可以使用`bitwise_or`函数进行或运算，`bitwise_xor`函数进行异或运算，`bitwise_not`函数进行取反运算。

4. 可以将结果保存为图像文件：

cv2.imwrite("result.png", result)

这样就完成了二值图像的融合。请注意，二值图像中的像素只有0和255两种取值，因此位运算的结果也只会是0或255。

相关问题

python-opencv 图像融合

Python-OpenCV提供了图像融合的功能。可以使用cv2.addWeighted函数来实现图像融合。该函数的参数包括两个输入图像，alpha和beta的权重值以及gamma值。使用alpha和beta的加权和来控制两个图像的融合程度，gamma值用于亮度调整。

首先，需要导入必要的库并加载图像：
import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

然后，使用cv2.addWeighted函数将两个图像进行融合：
alpha = 0.5 # 第一个图像的权重
beta = 0.5 # 第二个图像的权重
gamma = 0 # 亮度调整值

blend = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma)

最后，显示融合后的图像：
cv2.imshow('Blended Image', blend)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过调整alpha和beta的值，可以控制融合图像的效果。可以使用滑动条来动态调整alpha和beta的值，以查看不同情况下的融合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV_Python官方文档7——图像融合](https://blog.csdn.net/sinat_38814578/article/details/83153400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

opencv超广角图像融合

针对超广角图像融合，可以使用OpenCV中的stitching模块来实现。具体步骤包括：读入图像、特征提取、特征匹配、图像配准、图像融合等。其中，特征提取和匹配是关键步骤，可以使用SIFT、SURF、ORB等算法来实现。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读入图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 创建Stitcher对象
stitcher = cv2.createStitcher()

# 图像拼接
result, pano = stitcher.stitch([img1, img2])

# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.imshow('pano', pano)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()