利用高斯金字塔将猫的图片的高频和狗的图片的低频进行融合,并用高斯滤波提取出低频与高频图片,使运行结果为狗的低频图,猫的高频图和融合后的图像,写一个满足要求的python程序 注意:原始图像的通道数和宽度高度不同,请先统一两个原图的格式再融合图像
时间: 2024-10-06 13:04:42 浏览: 20
要在Python中实现这个需求,我们可以使用`PIL`库对图像进行操作,包括读取、转换和融合。首先,确保已经安装了`Pillow`库,如果没有可以使用pip安装:
```bash
pip install pillow
```
接下来是一个简单的示例程序,它实现了所描述的过程:
```python
from PIL import Image, ImageFilter
def preprocess_images(img_cat_path, img_dog_path):
# 读取并统一图像格式
img_cat = Image.open(img_cat_path)
img_dog = Image.open(img_dog_path)
if img_cat.mode != 'RGB' or img_dog.mode != 'RGB':
img_cat = img_cat.convert('RGB')
img_dog = img_dog.convert('RGB')
# 确保大小一致,这里假设最大尺寸
max_size = max(img_cat.width, img_dog.width), max(img_cat.height, img_dog.height)
img_cat = img_cat.resize(max_size, Image.ANTIALIAS)
img_dog = img_dog.resize(max_size, Image.ANTIALIAS)
# 提取低频和高频部分
cat_lowfreq = img_cat.filter(ImageFilter.BLUR) # 高斯模糊处理,模拟低频
dog_highfreq = img_dog.filter(ImageFilter.SHARPEN) # 高斯锐化处理,模拟高频
# 融合图像
blended_image = Image.blend(cat_lowfreq, dog_highfreq, alpha=0.5) # 设置混合比例
return cat_lowfreq, dog_highfreq, blended_image
# 使用函数并保存结果
img_cat_path = "path_to_cat_image.jpg"
img_dog_path = "path_to_dog_image.jpg"
cat_lowfreq, dog_highfreq, blend_img = preprocess_images(img_cat_path, img_dog_path)
# 保存结果
cat_lowfreq.save("cat_lowfreq_output.jpg")
dog_highfreq.save("dog_highfreq_output.jpg")
blend_img.save("blended_output.jpg")