拉普拉斯金字塔图像融合python

可以使用OpenCV库来实现拉普拉斯金字塔图像融合。以下是一个基本的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载两个图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 生成拉普拉斯金字塔
lap_pyramid1 = cv2.pyrDown(gray1)
lap_pyramid2 = cv2.pyrDown(gray2)

# 融合拉普拉斯金字塔
blended_pyramid = lap_pyramid1 + lap_pyramid2

# 重建融合后的图像
result = blended_pyramid.copy()
for i in range(1, 6):
    result = cv2.pyrUp(result)
    result += blended_pyramid

# 显示结果
cv2.imshow('Blended Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码只是一个简单的示例，最好根据你的具体需求进行调整和优化。

相关问题

拉普拉斯金字塔加权融合python代码

以下是拉普拉斯金字塔加权融合的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def laplacian_pyramid(img, levels):
    pyramid = []
    for i in range(levels):
        blurred = cv2.pyrDown(img)
        pyramid.append(img - cv2.pyrUp(blurred))
        img = blurred
    pyramid.append(img)
    return pyramid

def gaussian_pyramid(img, levels):
    pyramid = [img]
    for i in range(levels-1):
        pyramid.append(cv2.pyrDown(pyramid[-1]))
    return pyramid

def weighted_fusion(laplacian_pyr_1, laplacian_pyr_2, gaussian_pyr_mask):
    fused_pyr = []
    for i in range(len(gaussian_pyr_mask)):
        lp_1 = laplacian_pyr_1[i]
        lp_2 = laplacian_pyr_2[i]
        gp_mask = gaussian_pyr_mask[i]
        fused_pyr.append(gp_mask * lp_1 + (1 - gp_mask) * lp_2)
    return fused_pyr

def reconstruct_image(pyramid):
    img = pyramid[-1]
    for i in range(len(pyramid)-2, -1, -1):
        img = cv2.pyrUp(img)
        img += pyramid[i]
    return img

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

# Create masks
mask1 = np.zeros_like(img1)
mask1[:, :img1.shape[1]//2] = 255
mask2 = 255 - mask1

# Build Laplacian pyramids
levels = 4
lap_pyr_1 = laplacian_pyramid(img1, levels)
lap_pyr_2 = laplacian_pyramid(img2, levels)
gauss_pyr_mask1 = gaussian_pyramid(mask1.astype(np.float32)/255, levels)
gauss_pyr_mask2 = gaussian_pyramid(mask2.astype(np.float32)/255, levels)

# Weighted fusion
fused_pyr = weighted_fusion(lap_pyr_1, lap_pyr_2, gauss_pyr_mask1)

# Reconstruct image
fused_img = np.clip(reconstruct_image(fused_pyr), 0, 255).astype(np.uint8)

# Show result
cv2.imshow('Image 1', img1)
cv2.imshow('Image 2', img2)
cv2.imshow('Fused Image', fused_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载两张图像，并创建两个掩膜，使其分别覆盖图像的左半部分和右半部分。然后，我们使用上面定义的 `laplacian_pyramid` 和 `gaussian_pyramid` 函数来为两个图像构建拉普拉斯金字塔和高斯金字塔。最后，我们使用 `weighted_fusion` 函数将两个拉普拉斯金字塔进行加权融合，并使用 `reconstruct_image` 函数重建融合后的图像。我们使用 `cv2.imshow` 函数来显示原始图像和融合后的图像。

拉普拉斯金字塔融合python

对于拉普拉斯金字塔的融合，你可以使用Python中的OpenCV库来实现。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取两个输入图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 生成拉普拉斯金字塔
pyramid1 = cv2.pyrDown(gray1)
pyramid2 = cv2.pyrDown(gray2)

# 融合拉普拉斯金字塔
blended = (pyramid1 * 0.5 + pyramid2 * 0.5).astype(np.uint8)

# 重建图像
result = blended.copy()
for i in range(3):
    result = cv2.pyrUp(result)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保将"image1.jpg"和"image2.jpg"替换为你自己的图像文件路径。这段代码会加载两个图像，将它们转换为灰度图像，并生成拉普拉斯金字塔。然后通过对两个金字塔进行加权平均融合，得到融合后的金字塔。最后，通过逐级上采样重建金字塔，得到最终融合图像并显示出来。

希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。