可见光红外图像融合python代码

图像融合是将多幅不同模态的图像融合成一幅综合的图像，从而更全面地展示图像的信息。在可见光和红外图像融合中，我们可以使用Python来实现。以下是一种简单的代码示例：

首先，导入相关的库和模块：

import cv2
import numpy as np

接下来，读取可见光图像和红外图像：

visible_img = cv2.imread('visible.jpg')
infrared_img = cv2.imread('infrared.jpg')

然后，对可见光和红外图像进行预处理，以便进行融合：

visible_img = cv2.cvtColor(visible_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
visible_img = cv2.GaussianBlur(visible_img, (5, 5), 0)

infrared_img = cv2.cvtColor(infrared_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
infrared_img = cv2.GaussianBlur(infrared_img, (5, 5), 0)

接下来，使用合适的融合方法，比如加权平均法，将可见光和红外图像进行融合：

merged_img = cv2.addWeighted(visible_img, 0.5, infrared_img, 0.5, 0)

最后，将融合后的图像保存到本地，并显示处理结果：

cv2.imwrite('merged_image.jpg', merged_img)
cv2.imshow('Merged Image', merged_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码只是一种简单的融合方法，实际应用中可选的融合算法较多，可以根据具体需求进行选择和优化。同时，对图像进行预处理也可以根据实际情况进行调整，以达到更好的融合效果。