加权平均融合算法实现python

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

加权平均法图像融合python

加权平均法图像融合是一种常用的图像融合方法，它通过对多幅图像进行加权平均来生成一幅融合后的图像。在Python中，可以使用OpenCV库来实现图像融合的操作。

以下是使用加权平均法进行图像融合的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取待融合的图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 确保两幅图像具有相同的尺寸
image1 = cv2.resize(image1, (image2.shape, image2.shape))

# 设置权重
weight1 = 0.5  # 第一幅图像的权重
weight2 = 0.5  # 第二幅图像的权重

# 进行图像融合
blended_image = cv2.addWeighted(image1, weight1, image2, weight2, 0)

# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Blended Image', blended_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取待融合的两幅图像，并使用`cv2.resize()`函数确保两幅图像具有相同的尺寸。然后，通过设置权重`weight1`和`weight2`来控制每幅图像在融合中的贡献程度。最后，使用`cv2.addWeighted()`函数对两幅图像进行加权平均，生成融合后的图像。通过`cv2.imshow()`函数和`cv2.waitKey()`函数可以显示和保存融合后的图像。

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：

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。