加权平均融合算法实现python
时间: 2023-04-10 19:05:05 浏览: 228
可以使用numpy库中的average函数实现加权平均融合算法,代码如下:
import numpy as np
def weighted_average_fusion(data, weights):
"""
:param data: 二维数组,每一行代表一个模型的预测结果
:param weights: 权重数组,长度与data的行数相同
:return: 加权平均融合后的结果
"""
return np.average(data, axis=0, weights=weights)
其中,data是一个二维数组,每一行代表一个模型的预测结果;weights是一个权重数组,长度与data的行数相同。函数返回加权平均融合后的结果。
相关问题
局部加权平均融合 python
局部加权平均融合(Locally Weighted Averaging Fusion)是一种用于图像融合的方法,其原理是根据像素的局部特性对多幅图像进行加权平均。在Python中,可以使用OpenCV和NumPy库来实现局部加权平均融合。
首先,我们需要使用OpenCV库来读取需要融合的多幅图像,并将它们转换为NumPy数组。然后,我们可以定义一个函数来计算每个像素的权重,通常可以使用高斯函数或距离函数来衡量像素之间的相似度。接下来,我们可以按照像素位置遍历每幅图像,根据像素的权重来计算加权平均值,并将结果保存在一个新的NumPy数组中。最后,我们可以使用OpenCV库将融合后的图像保存到文件中或进行显示。
以下是一个简单的示例代码来实现局部加权平均融合:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取多幅图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 定义权重函数
def weight_function(x, y):
return np.exp(-(x**2 + y**2) / (2 * sigma**2))
# 定义局部加权平均融合函数
def local_weighted_average_fusion(image1, image2, sigma):
result = np.zeros_like(image1, dtype=np.float32)
for i in range(image1.shape[0]):
for j in range(image1.image[1]):
w = weight_function(i, j)
result[i, j] = (w * image1[i, j] + (1-w) * image2[i, j])
return result
# 设置参数并调用融合函数
sigma = 10
fusion_image = local_weighted_average_fusion(gray1, gray2, sigma)
# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Local Weighted Average Fusion', fusion_image.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先读取了两幅图像image1和image2,并将其转换为灰度图像。然后,我们定义了一个权重函数weight_function,接着实现了局部加权平均融合函数local_weighted_average_fusion。最后,我们设置了参数sigma,并调用融合函数来获得融合后的图像,并进行显示。
这就是使用Python实现局部加权平均融合的简单示例。当然,实际应用中可能需要根据具体的需求来进行参数调节和优化。
sift,加权平均融合实现全景图像拼接python
可以使用OpenCV库中的sift算法进行特征点提取,然后使用加权平均融合算法将多张图像拼接成全景图像。以下是Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取多张图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img3 = cv2.imread('img3.jpg')
# 使用sift算法进行特征点提取
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
kp3, des3 = sift.detectAndCompute(img3, None)
# 使用FLANN匹配器进行特征点匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches1 = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
matches2 = flann.knnMatch(des2, des3, k=2)
# 进行筛选,保留好的匹配点
good_matches1 = []
good_matches2 = []
for m, n in matches1:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches1.append(m)
for m, n in matches2:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches2.append(m)
# 计算单应性矩阵
src_pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches1]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts1 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches1]).reshape(-1, 1, 2)
src_pts2 = np.float32([kp2[m.queryIdx].pt for m in good_matches2]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts2 = np.float32([kp3[m.trainIdx].pt for m in good_matches2]).reshape(-1, 1, 2)
H1, _ = cv2.findHomography(src_pts1, dst_pts1, cv2.RANSAC, 5.0)
H2, _ = cv2.findHomography(src_pts2, dst_pts2, cv2.RANSAC, 5.0)
# 计算拼接后图像的大小
h1, w1 = img1.shape[:2]
h2, w2 = img2.shape[:2]
h3, w3 = img3.shape[:2]
pts1 = np.float32([[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
pts2 = np.float32([[0, 0], [0, h2], [w2, h2], [w2, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
pts3 = np.float32([[0, 0], [0, h3], [w3, h3], [w3, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
dst1 = cv2.perspectiveTransform(pts1, H1)
dst2 = cv2.perspectiveTransform(pts2, np.dot(H1, H2))
dst3 = cv2.perspectiveTransform(pts3, np.dot(np.dot(H1, H2), H2))
# 将多张图像拼接成全景图像
max_x = int(max(dst1[1][0][0], dst1[2][0][0], dst2[1][0][0], dst2[2][0][0], dst3[1][0][0], dst3[2][0][0]))
max_y = int(max(dst1[2][0][1], dst2[2][0][1], dst3[2][0][1]))
min_x = int(min(dst1[0][0][0], dst2[0][0][0], dst3[0][0][0]))
min_y = int(min(dst1[0][0][1], dst2[0][0][1], dst3[0][0][1]))
shift_x = -min_x
shift_y = -min_y
h = max_y - min_y
w = max_x - min_x
result = np.zeros((h, w, 3), np.uint8)
result[shift_y:shift_y + h1, shift_x:shift_x + w1] = img1
result[shift_y:shift_y + h2, shift_x:shift_x + w2] = cv2.warpPerspective(img2, H1, (w, h))
result[shift_y:shift_y + h3, shift_x:shift_x + w3] = cv2.warpPerspective(img3, np.dot(H1, H2), (w, h))
# 显示全景图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码实现了sift算法进行特征点提取,FLANN匹配器进行特征点匹配,加权平均融合算法进行图像拼接,最终得到全景图像。