cnn图像融合python代码

在Python中使用CNN进行图像融合的一般步骤涉及到深度学习库如TensorFlow或PyTorch。这里提供一个简化版本的概念示例，展示如何使用Keras库（它是TensorFlow的一个高级API）创建一个基本的CNN模型来进行图像融合。请注意，这只是一个简化的示例，并不包括完整的训练过程，实际应用需要大量数据集以及更复杂的网络架构。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Concatenate

# 加载预训练的VGG16作为基础模型，去掉顶层
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(None, None, 3))

# 获取VGG16的最后一层作为特征提取层
features = base_model.output

# 创建一个新的输入层
input_layer = Input(shape=(None, None, 3), name="image_input")

# 对新输入的数据进行同样的前向传播
x = base_model(input_layer)

# 连接VGG16的特征层和新输入的图像层（假设我们有两个输入）
merged_features = Concatenate(axis=-1)([features, x])

# 添加一个全连接层或其他适合图像融合的层
fusion_output = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(merged_features)

# 构建最终模型并冻结预训练部分
model = Model(inputs=input_layer, outputs=fusion_output)
# 打印模型概述
model.summary()

这个例子中，模型可能会有两路输入，每路对应一个待融合的图像。通过将VGG16的特征图与新输入的图像特征结合起来，我们可以尝试找出最佳的融合策略。

请注意，实际代码会更复杂，你需要准备适当的数据预处理，损失函数，优化器，以及可能的训练循环。此外，为了达到更好的融合效果，可能还需要进行模型训练和调整。