加权平均融合python代码

以下是加权平均融合的 Python 代码：

def weighted_average_fusion(models, weights, x):
    """
    models: 模型列表
    weights: 模型权重列表
    x: 输入数据
    """
    # 对每个模型进行预测
    outputs = [model.predict(x) for model in models]
    # 对每个模型的输出进行加权平均
    weighted_outputs = [output * weight for output, weight in zip(outputs, weights)]
    # 对加权平均后的输出进行求和
    fused_output = sum(weighted_outputs)
    return fused_output

希望这个代码能够帮到你！

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找出两幅图像的最佳缝合线在最佳缝合线处进行加权平均融合python代码

以下是一个示例代码，用于找到两个图像的最佳缝合线并在该线处进行加权平均融合：

import numpy as np
import cv2

# 加载两幅图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 将两幅图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用SIFT算法检测图像中的关键点和描述符
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

# 使用FLANN匹配器进行特征匹配
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)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 选择最佳匹配
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good.append(m)

# 计算图像间的变换矩阵
MIN_MATCH_COUNT = 10
if len(good) > MIN_MATCH_COUNT:
    src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
    h, w = gray1.shape
    pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
    dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
else:
    print("Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good), MIN_MATCH_COUNT))

# 找到两个图像的最佳缝合线
left = int(np.min(dst[:, :, 0]))
right = int(np.max(dst[:, :, 0]))
top = int(np.min(dst[:, :, 1]))
bottom = int(np.max(dst[:, :, 1]))
height = bottom - top
width = right - left
overlap_area = np.zeros((height, width, 3))
for y in range(top, bottom):
    for x in range(left, right):
        if x >= w or y >= h or x < 0 or y < 0:
            continue
        if x >= dst[0][0][0] and x <= dst[1][0][0] and y >= dst[0][0][1] and y <= dst[3][0][1]:
            alpha = (x - dst[0][0][0]) / (dst[1][0][0] - dst[0][0][0])
            overlap_area[y - top, x - left] = (1 - alpha) * img1[y, x] + alpha * img2[y, x]

# 将两个图像在最佳缝合线处进行加权平均融合
output = img1.copy()
for y in range(top, bottom):
    for x in range(left, right):
        if x >= w or y >= h or x < 0 or y < 0:
            continue
        if x >= dst[0][0][0] and x <= dst[1][0][0] and y >= dst[0][0][1] and y <= dst[3][0][1]:
            alpha = (x - dst[0][0][0]) / (dst[1][0][0] - dst[0][0][0])
            output[y, x] = (1 - alpha) * img1[y, x] + alpha * img2[y, x]

# 显示结果
cv2.imshow("Output", output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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。