最佳缝合线+拉普拉斯金字塔融合python

在图像处理中，拉普拉斯金字塔融合（Laplacian Pyramid Blending）是一种常用的图像融合技术，它可以将两张图像无缝地融合在一起，使得融合后的图像具有更好的质量和自然感觉。在此过程中，选择最佳的缝合线是非常重要的，因为它可以决定融合后的图像质量和自然感觉。下面是如何使用Python实现拉普拉斯金字塔融合并选择最佳缝合线的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 将图像缩小为同一大小
img1 = cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))

# 生成高斯金字塔
G1 = img1.copy()
G2 = img2.copy()
gp1 = [G1]
gp2 = [G2]
for i in range(6):
    G1 = cv2.pyrDown(G1)
    G2 = cv2.pyrDown(G2)
    gp1.append(G1)
    gp2.append(G2)

# 生成拉普拉斯金字塔
lp1 = [gp1[5]]
lp2 = [gp2[5]]
for i in range(5, 0, -1):
    GE1 = cv2.pyrUp(gp1[i])
    GE2 = cv2.pyrUp(gp2[i])
    L1 = cv2.subtract(gp1[i-1], GE1)
    L2 = cv2.subtract(gp2[i-1], GE2)
    lp1.append(L1)
    lp2.append(L2)

# 合并拉普拉斯金字塔
LS = []
for l1, l2 in zip(lp1, lp2):
    rows, cols, dpt = l1.shape
    ls = np.hstack((l1[:, 0:int(cols/2)], l2[:, int(cols/2):]))
    LS.append(ls)

# 重构图像
ls_ = LS[0]
for i in range(1, 6):
    ls_ = cv2.pyrUp(ls_)
    ls_ = cv2.add(ls_, LS[i])

# 选择最佳缝合线
rows, cols, dpt = img1.shape
mask = np.zeros((rows, cols, dpt), np.uint8)
mask[:, int(cols/2)-50:int(cols/2)+50] = 255

# 应用掩码
result = cv2.bitwise_and(ls_, mask)
img1_masked = cv2.bitwise_and(img1, cv2.bitwise_not(mask))
final_result = cv2.add(img1_masked, result)

# 显示结果
cv2.imshow('img1', img1)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.imshow('final_result', final_result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例代码中，我们首先读取了两张图像，并将它们缩小为相同的大小。然后，我们使用cv2.pyrDown函数生成高斯金字塔，并使用cv2.subtract函数生成拉普拉斯金字塔。接下来，我们将两张图像的拉普拉斯金字塔合并在一起，并使用cv2.pyrUp函数重构图像。最后，我们选择最佳缝合线，并应用一个掩码来融合两张图像。最终的结果将在窗口中显示出来。

请注意，选择最佳缝合线是一个非常重要的步骤。在上面的示例代码中，我们选择了一条垂直线，并在中心位置添加了一个宽度为100像素的缝合线。您可以根据需要自定义缝合线的位置和宽度。