图像拼接泊松融合python

图像拼接泊松融合是一种将两张不同的图片拼接在一起，并将它们融合成一张自然的图片的技术。Python中可以使用OpenCV库进行图像拼接和泊松融合。下面是一个简单的Python程序实现图像拼接和泊松融合的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 获取第一张图片的宽度和高度
h1, w1 = img1.shape[:2]

# 创建一个矩阵，将第一张图片放在左边，第二张图片放在右边
result = np.zeros((h1, w1*2, 3), dtype=np.uint8)
result[:, :w1, :] = img1
result[:, w1:, :] = img2

# 获取第二张图片的掩码
gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 获取掩码的反向掩码
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)

# 将第一张图片的掩码与反向掩码相乘，得到只包含第一张图片的区域
img1_bg = cv2.bitwise_and(img1, img1, mask=mask_inv)

# 将第二张图片的掩码与反向掩码相乘，得到只包含第二张图片的区域
img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)

# 将两张图片的区域进行泊松融合
dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg)
result[:, :w1, :] = dst

# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先读入了两张图片，然后创建了一个矩阵，将第一张图片放在左边，第二张图片放在右边。接着，我们获取了第二张图片的掩码，并计算了掩码的反向掩码。然后，我们将第一张图片的掩码与反向掩码相乘，得到只包含第一张图片的区域，将第二张图片的掩码与反向掩码相乘，得到只包含第二张图片的区域。最后，我们将两张图片的区域进行泊松融合，并将结果显示出来。