fused_coeffs = [] for i in range(len(coeffs1)): if i == 0: # 对低频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(low_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i], alpha=0.5)) else: # 对高频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(high_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i]))把他改成对coeffs1和coeffs2两个分解系数的高频子带和低频子带分开融合的

时间: 2024-02-28 13:55:58 浏览: 21
你可以通过对代码进行一些修改,将对coeffs1和coeffs2的高频子带和低频子带分开融合。修改后的代码如下: ``` fused_coeffs = [] for i in range(len(coeffs1)): if i == 0: # 对低频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(low_frequency_fusion(coeffs1[i], coeffs2[i], alpha=0.5)) else: # 对高频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(high_frequency_fusion(coeffs1[i], coeffs2[i])) # 将融合后的系数合成一个二维数组 fused_image = pywt.waverec2(fused_coeffs, wavelet) ``` 在这个例子中,我们首先对coeffs1和coeffs2的长度进行迭代,然后根据每个系数的位置进行判断。如果它是低频子带的系数,我们使用low_frequency_fusion()函数对它进行融合,并将融合后的系数添加到fused_coeffs列表中。如果它是高频子带的系数,我们使用high_frequency_fusion()函数对它进行融合,并将融合后的系数添加到fused_coeffs列表中。最后,我们使用pywt.waverec2()函数将融合后的系数合成一个二维数组,并将其赋值给fused_image变量。
相关问题

# 读取图像 img = cv2.imread('tupianji/peizhuntu.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义小波变换类型和层数 wavelet_type = 'db4' level = 3 # 进行小波变换 coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet_type, level=level) # 高频子带融合方法:取两个图像的高频子带系数的平均值 def high_frequency_fusion(coeffs1, coeffs2): fused_coeffs = [] for i in range(1, len(coeffs1)): if isinstance(coeffs1[i], tuple): cH1, cV1, cD1 = coeffs1[i] cH2, cV2, cD2 = coeffs2[i] cH = (cH1 + cH2) / 2 cV = (cV1 + cV2) / 2 cD = (cD1 + cD2) / 2 fused_coeffs.append((cH, cV, cD)) else: cA1, cA2 = coeffs1[i], coeffs2[i] cA = (cA1 + cA2) / 2 fused_coeffs.append(cA) return tuple(fused_coeffs) # 低频子带融合方法:取两个图像的低频子带系数的加权平均值 def low_frequency_fusion(coeffs1, coeffs2, alpha=0.5): cA1 = coeffs1[0] cA2 = coeffs2[0] cA = alpha * cA1 + (1 - alpha) * cA2 return cA # 融合两幅图像的小波系数 fused_coeffs = [] for i in range(len(coeffs)): if i == 0: # 对低频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(low_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i], alpha=0.5)) else: # 对高频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(high_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i])) # 进行小波变换反变换,重构图像 fused_img = pywt.waverec2(fused_coeffs, wavelet_type) # 显示原图像和融合后的图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Fused Image', fused_img.astype(np.uint8)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()怎么改能定义coeffs2

要定义 `coeffs2`,您可以先读取另一张待融合的图像,然后进行小波变换,得到对应的小波系数 `coeffs2`。具体的代码如下: ```python # 读取第二张待融合的图像 img2 = cv2.imread('tupianji/peizhuntu2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 进行小波变换 coeffs2 = pywt.wavedec2(img2, wavelet_type, level=level) ``` 在这个代码中,我们假设第二张待融合的图像的文件名为 `peizhuntu2.jpg`,并且它位于 `tupianji` 文件夹中。您可以根据实际情况修改文件名和文件路径。 然后,您可以将 `coeffs2` 作为参数传递给 `low_frequency_fusion` 和 `high_frequency_fusion` 函数。修改后的代码如下: ```python # 读取图像 img = cv2.imread('tupianji/peizhuntu.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义小波变换类型和层数 wavelet_type = 'db4' level = 3 # 进行小波变换 coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet_type, level=level) # 高频子带融合方法:取两个图像的高频子带系数的平均值 def high_frequency_fusion(coeffs1, coeffs2): fused_coeffs = [] for i in range(1, len(coeffs1)): if isinstance(coeffs1[i], tuple): cH1, cV1, cD1 = coeffs1[i] cH2, cV2, cD2 = coeffs2[i] cH = (cH1 + cH2) / 2 cV = (cV1 + cV2) / 2 cD = (cD1 + cD2) / 2 fused_coeffs.append((cH, cV, cD)) else: cA1, cA2 = coeffs1[i], coeffs2[i] cA = (cA1 + cA2) / 2 fused_coeffs.append(cA) return tuple(fused_coeffs) # 低频子带融合方法:取两个图像的低频子带系数的加权平均值 def low_frequency_fusion(coeffs1, coeffs2, alpha=0.5): cA1 = coeffs1[0] cA2 = coeffs2[0] cA = alpha * cA1 + (1 - alpha) * cA2 return cA # 读取第二张待融合的图像 img2 = cv2.imread('tupianji/peizhuntu2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 进行小波变换 coeffs2 = pywt.wavedec2(img2, wavelet_type, level=level) # 融合两幅图像的小波系数 fused_coeffs = [] for i in range(len(coeffs)): if i == 0: # 对低频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(low_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i], alpha=0.5)) else: # 对高频子带系数进行融合 fused_coeffs.append(high_frequency_fusion(coeffs[i], coeffs2[i])) # 进行小波变换反变换,重构图像 fused_img = pywt.waverec2(fused_coeffs, wavelet_type) # 显示原图像和融合后的图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Fused Image', fused_img.astype(np.uint8)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个修改后的代码中,我们首先读取了第二张待融合的图像,然后使用 `pywt.wavedec2` 函数对它进行小波变换,得到了 `coeffs2` 变量,然后将其作为参数传递给 `low_frequency_fusion` 和 `high_frequency_fusion` 函数。

for i in range(1, len(coeffs1)): # 将 coeffs1 和 coeffs2 中相同位置的矩阵相加并除以 2 c1 = coeffs1[i] c2 = coeffs2[i] fused = tuple((c1[j] + c2[j]) / 2 for j in range(len(c1))) fused_coeffs.append(fused)这段代码实现了什么

这段代码实现了将两个具有相同结构的多维矩阵(coeffs1 和 coeffs2)中相同位置的矩阵逐一相加,然后将结果除以 2,最后将结果存入一个新的列表 fused_coeffs 中。具体来说,代码中的 for 循环遍历了 coeffs1 列表中除第一个元素外的所有元素,将它们和 coeffs2 中相同位置的矩阵逐一相加,然后除以 2 得到一个新的元素,最后将这个新元素作为元组的形式添加到 fused_coeffs 列表中。

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逐行详细解释: void DstExistenceFusion::UpdateWithoutMeasurement(const std::string &sensor_id, double measurement_timestamp, double target_timestamp, double min_match_dist) { SensorObjectConstPtr camera_object = nullptr; if (common::SensorManager::Instance()->IsCamera(sensor_id)) { camera_object = track_ref_->GetSensorObject(sensor_id); UpdateToicWithoutCameraMeasurement(sensor_id, measurement_timestamp, min_match_dist); } SensorObjectConstPtr lidar_object = track_ref_->GetLatestLidarObject(); SensorObjectConstPtr camera_object_latest = track_ref_->GetLatestCameraObject(); SensorObjectConstPtr radar_object = track_ref_->GetLatestRadarObject(); if ((lidar_object != nullptr && lidar_object->GetSensorId() == sensor_id) || (camera_object_latest != nullptr && camera_object_latest->GetSensorId() == sensor_id) || (radar_object != nullptr && radar_object->GetSensorId() == sensor_id && lidar_object == nullptr && camera_object_latest == nullptr)) { Dst existence_evidence(fused_existence_.Name()); double unexist_factor = GetUnexistReliability(sensor_id); base::ObjectConstPtr obj = track_ref_->GetFusedObject()->GetBaseObject(); double dist_decay = ComputeDistDecay(obj, sensor_id, measurement_timestamp); double obj_unexist_prob = unexist_factor * dist_decay; existence_evidence.SetBba( {{ExistenceDstMaps::NEXIST, obj_unexist_prob}, {ExistenceDstMaps::EXISTUNKNOWN, 1 - obj_unexist_prob}}); // TODO(all) hard code for fused exist bba const double unexist_fused_w = 1.0; double min_match_dist_score = min_match_dist; // if (!sensor_manager->IsCamera(sensor_id)) { // min_match_dist_score = std::max(1 - min_match_dist / // options_.track_object_max_match_distance_, 0.0); // } ADEBUG << " before update exist prob: " << GetExistenceProbability() << " min_match_dist: " << min_match_dist << " min_match_dist_score: " << min_match_dist_score; fused_existence_ = fused_existence_ + existence_evidence * unexist_fused_w * (1 - min_match_dist_score); ADEBUG << " update without, EXIST prob: " << GetExistenceProbability() << " 1 - match_dist_score: " << 1 - min_match_dist_score << " sensor_id: " << sensor_id << " dist_decay: " << dist_decay << " track_id: " << track_ref_->GetTrackId(); } UpdateExistenceState(); }

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