如何通过Python实现基于Oliva-Torralba-Schyns方法的图像混合技术，并展示其在视觉感知上的效果？

Oliva-Torralba-Schyns方法通过结合两个图像的频率成分来创建混合图像，这些图像随观察距离的不同而展现出不同的视觉感知。为了实现这一技术，你可以利用《Python图像处理：实现图像过滤与混合图像技术》这本书来深入理解并掌握相关技术。该书不仅介绍了图像过滤的基础，还涉及到了混合图像的理论和实践方法。以下是一个基于Oliva-Torralba-Schyns方法的图像混合技术的示例代码，展示了如何使用Python及其库来实现这一技术：

参考资源链接：[Python图像处理：实现图像过滤与混合图像技术](https://wenku.csdn.net/doc/52ctdycdsj?spm=1055.2569.3001.10343)

from PIL import Image
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft2, ifft2

def frequency_domain_mixer(image1, image2):
    # 将图像转换到频率域
    image1_freq = fft2(np.array(image1))
    image2_freq = fft2(np.array(image2))
    
    # 计算低频和高频分量
    low_freq1 = np.abs(image1_freq) < threshold
    high_freq2 = np.abs(image2_freq) > threshold
    
    # 创建混合图像的频率分量
    mixed_freq = image1_freq * low_freq1 + image2_freq * high_freq2
    
    # 将混合后的频率分量转换回空间域
    mixed_image = np.array(ifft2(mixed_freq))
    
    # 将混合图像转换为合适的数据类型
    return Image.fromarray(np.abs(mixed_image))

# 使用阈值来分割高频和低频信息，阈值需要根据实际情况调整
threshold = 50

# 读取两个图像
image1 = Image.open(

参考资源链接：[Python图像处理：实现图像过滤与混合图像技术](https://wenku.csdn.net/doc/52ctdycdsj?spm=1055.2569.3001.10343)