如何用python根据四张偏振图像分别是0，45，90，135度，来计算斯托克斯参数，并有斯托克斯参数生成一个融合加权图像

在Python中，处理偏振图像并计算斯托克斯参数通常涉及到光学图像处理和数组操作。斯托克斯参数是描述光偏振状态的四个量，它们分别是I（强度）、Q（垂直分量）、U（水平分量）和V（圆偏振）。以下是基本步骤：

1. **读取图像**：
使用PIL库或其他图像处理库（如OpenCV）读取四张偏振图像，每张图片代表一个偏振角度。

from PIL import Image

images = [Image.open(f"polarization_{angle}.png") for angle in [0, 45, 90, 135]]

2. **预处理图像**：
将图像转换为灰度，并确保大小一致。

images_gray = [img.convert('L') for img in images]

3. **计算斯托克斯参数**：
对于每个像素，通过以下公式计算Q、U和V（假设I值已知）：
- Q = I * (cos(2θ) + 1)
- U = I * sin(2θ)
- V = 0（因为普通线偏振图像不包含圆偏振信息）

其中θ是图像对应的偏振角（0对应0°，45对应45°等）。

def calculate_stokes(img, angle):
    return img * (np.cos(np.deg2rad(2*angle)) + 1)

stokes_params = [calculate_stokes(img, angle) for img, angle in zip(images_gray, [0, 45, 90, 135])]

4. **融合加权图像**：
创建一个新的空白图像，然后按指定权重将斯托克斯参数合成到新图中。常见的加权可能是基于角度的线性权重或者其他自定义策略。

weight_factors = [np.sin(np.deg2rad(angle)) for angle in range(180)]
weighted_sum = np.zeros_like(images_gray[0])
for i, param in enumerate(stokes_params):
    weighted_sum += param * weight_factors[i]

# 可能需要调整颜色范围，例如使用matplotlib显示
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(weighted_sum, cmap='gray')
plt.show()