基于红外可见光图像，后融合

理解了，您需要基于红外图像和可见光图像进行后融合的代码。这是一个比较复杂的任务，需要进行多项处理和算法设计。以下是一个基于Python语言的后融合代码示例，供您参考：

import cv2
import numpy as np

# 读取红外图像和可见光图像
ir_img = cv2.imread("ir_image.jpg")
vis_img = cv2.imread("vis_image.jpg")

# 将红外图像和可见光图像转换为灰度图像
ir_gray = cv2.cvtColor(ir_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
vis_gray = cv2.cvtColor(vis_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算灰度图像的梯度
ir_grad_x = cv2.Sobel(ir_gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
ir_grad_y = cv2.Sobel(ir_gray, cv2.CV_32F, 0, 1)
vis_grad_x = cv2.Sobel(vis_gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
vis_grad_y = cv2.Sobel(vis_gray, cv2.CV_32F, 0, 1)

# 计算梯度幅值和方向
ir_magnitude, ir_angle = cv2.cartToPolar(ir_grad_x, ir_grad_y)
vis_magnitude, vis_angle = cv2.cartToPolar(vis_grad_x, vis_grad_y)

# 计算梯度方向的差值
angle_diff = np.abs(ir_angle - vis_angle)
angle_diff[angle_diff > np.pi] -= np.pi * 2

# 计算梯度幅值的加权系数
weight = 1 - angle_diff / np.pi

# 进行融合
fused_img = (1 - weight) * ir_img.astype(np.float32) + weight * vis_img.astype(np.float32)
fused_img = fused_img.astype(np.uint8)

# 显示融合结果
cv2.imshow("Fused Image", fused_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码的基本思路是将红外图像和可见光图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，并计算梯度幅值和方向。接着计算梯度方向的差值和梯度幅值的加权系数，最后进行融合。