merge = np.uint8(target * 0.5 + warp * 0.5)

这个代码段是将两个图像进行融合，其中`target`和`warp`是两个输入图像。通过将它们分别乘以0.5并相加，然后将结果转换为无符号8位整数类型（`np.uint8`），实现了两个图像的平均融合。这样做的目的是在融合后的图像中保留两个图像的特征。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【项目实践】车距+车辆+车道线+行人检测项目实践](https://blog.csdn.net/qq_24819773/article/details/105446829)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

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python1. 读入一张彩色图片，对该图片中每个像素的RGB分量按照如下公式进行赋值，并将修改后的图片显示保存。 R’=0.393*R+0.769*G+0.189*B G’=0.349*R+0.686*G+0.168*B B’=0.272*R+0.534*G+0.131*B

你可以使用Python中的OpenCV库来读取和处理图片，然后使用matplotlib库来显示图片。下面是一份示例代码：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取输入图片
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将每个像素的RGB分量按照公式进行赋值
b, g, r = cv2.split(img)
r_new = 0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b
g_new = 0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b
b_new = 0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b

# 将修改后的像素值合并成新的图片
img_new = cv2.merge((b_new, g_new, r_new))

# 显示并保存图片
plt.imshow(cv2.cvtColor(img_new, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.savefig('output.jpg')
plt.show()

注意：在使用matplotlib库显示图片时，需要使用cv2.cvtColor()函数将BGR格式的图片转换为RGB格式。

解释这一段代码def auto_whiteBalance(img): b, g, r = cv2.split(img) Y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b Cr = 0.5 * r - 0.419 * g - 0.081 * b Cb = -0.169 * r - 0.331 * g + 0.5 * b Mr = np.mean(Cr) Mb = np.mean(Cb) Dr = np.var(Cr) Db = np.var(Cb) temp_arry = (np.abs(Cb - (Mb + Db * np.sign(Mb))) < 1.5 * Db) & ( np.abs(Cr - (1.5 * Mr + Dr * np.sign(Mr))) < 1.5 * Dr) RL = Y * temp_arry # 选取候选白点数的最亮10%确定为最终白点，并选择其前10%中的最小亮度值 # L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(np.int)) L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(int)) hist_list = np.zeros(256) min_val = 0 sum = 0 for val in L_list: hist_list[val] += 1 for l_val in range(255, 0, -1): sum += hist_list[l_val] if sum >= len(L_list) * 0.1: min_val = l_val break # 取最亮的前10%为最终的白点 white_index = RL < min_val RL[white_index] = 0 # 计算选取为白点的每个通道的增益 b[white_index] = 0 g[white_index] = 0 r[white_index] = 0 Y_max = np.max(RL) b_gain = Y_max / (np.sum(b) / np.sum(b > 0)) g_gain = Y_max / (np.sum(g) / np.sum(g > 0)) r_gain = Y_max / (np.sum(r) / np.sum(r > 0)) b, g, r = cv2.split(img) b = b * b_gain g = g * g_gain r = r * r_gain # 溢出处理 b[b > 255] = 255 g[g > 255] = 255 r[r > 255] = 255 res_img = cv2.merge((b, g, r)) return res_img

这段代码是一个自动白平衡算法。它的作用是校正图像的颜色，使得图像中的白色看起来更加真实和自然。

首先，代码通过`cv2.split()`函数将输入的图像拆分成三个通道：蓝色通道（b）、绿色通道（g）和红色通道（r）。

然后，代码根据以下公式计算三个通道的亮度（Y）、红色色度（Cr）和蓝色色度（Cb）：

Y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b
Cr = 0.5 * r - 0.419 * g - 0.081 * b
Cb = -0.169 * r - 0.331 * g + 0.5 * b

接下来，代码计算红色色度（Cr）和蓝色色度（Cb）的均值（Mr、Mb）和方差（Dr、Db）：

Mr = np.mean(Cr)
Mb = np.mean(Cb)
Dr = np.var(Cr)
Db = np.var(Cb)

然后，代码根据一定的条件筛选出候选白点，并计算最亮的10%作为最终白点的亮度值：

temp_arry = (np.abs(Cb - (Mb + Db * np.sign(Mb))) < 1.5 * Db) & (
            np.abs(Cr - (1.5 * Mr + Dr * np.sign(Mr))) < 1.5 * Dr)
RL = Y * temp_arry

L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(int))
hist_list = np.zeros(256)
min_val = 0
sum = 0
for val in L_list:
    hist_list[val] += 1

for l_val in range(255, 0, -1):
    sum += hist_list[l_val]
    if sum >= len(L_list) * 0.1:
        min_val = l_val
        break

然后，代码根据最终白点的亮度值，将低于该亮度值的像素置为0，以消除图像中的白点：

white_index = RL < min_val
RL[white_index] = 0

接下来，代码计算每个通道的增益，将选取为白点的像素进行增益调整：

b[white_index] = 0
g[white_index] = 0
r[white_index] = 0

Y_max = np.max(RL)
b_gain = Y_max / (np.sum(b) / np.sum(b > 0))
g_gain = Y_max / (np.sum(g) / np.sum(g > 0))
r_gain = Y_max / (np.sum(r) / np.sum(r > 0))

b = b * b_gain
g = g * g_gain
r = r * r_gain

最后，代码将三个通道合并，并返回校正后的图像：

res_img = cv2.merge((b, g, r))
return res_img

这段代码实现了自动白平衡的功能，通过计算亮度和色度的值，选择合适的白点，并根据选定白点的亮度进行像素增益调整，以达到图像颜色校正的效果。