python 图像拼接融合,使亮度统一
时间: 2023-07-24 11:13:49 浏览: 125
要实现图像拼接融合并使亮度统一,可以按照以下步骤进行操作:
1. 加载要拼接的两张图像,并将它们转换为相同的色彩空间(例如RGB)。
```python
import cv2
# 加载图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 转换为RGB色彩空间
image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2RGB)
```
2. 计算两张图像的平均亮度。
```python
# 计算图像的平均亮度
average_brightness1 = image1.mean()
average_brightness2 = image2.mean()
```
3. 计算亮度差异,并对其中一张图像进行亮度调整。
```python
# 计算亮度差异
brightness_difference = average_brightness1 - average_brightness2
# 对其中一张图像进行亮度调整
adjusted_image = image1.copy()
adjusted_image += brightness_difference
```
4. 将两张图像进行拼接融合。
```python
# 创建拼接后的图像
merged_image = cv2.addWeighted(image1, 0.5, adjusted_image, 0.5, 0)
```
在上述代码中,`cv2.addWeighted()` 函数用于将两张图像进行融合,其中第一个参数是第一张图像,第二个参数是第一张图像的权重,第三个参数是第二张图像,第四个参数是第二张图像的权重,最后一个参数是融合后的亮度偏移。
5. 显示结果。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示原始图像和拼接融合后的图像
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 4))
axes[0].imshow(image1)
axes[0].set_title('Image 1')
axes[0].axis('off')
axes[1].imshow(image2)
axes[1].set_title('Image 2')
axes[1].axis('off')
axes[2].imshow(merged_image)
axes[2].set_title('Merged Image')
axes[2].axis('off')
plt.show()
```
以上代码将加载两张图像并将其转换为RGB色彩空间。然后,计算两张图像的平均亮度,并计算亮度差异。接下来,对其中一张图像进行亮度调整,并使用 `cv2.addWeighted()` 函数将两张图像进行拼接融合。最后,显示原始图像和拼接融合后的图像。
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