怎么用python写 Poisson图像编辑代码

可以使用Python库scikit-image中的poisson_blend()方法实现Poisson图像编辑。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from skimage import io, color
from skimage.transform import resize
from skimage.filters import gaussian
from skimage.color import rgba2rgb
from skimage.exposure import rescale_intensity
from skimage.restoration import inpaint
from skimage.segmentation import random_walker
from skimage.feature import canny
from skimage.draw import ellipse

# 加载图像
source_image = io.imread('source_image.jpg')
target_image = io.imread('target_image.jpg')

# 将源和目标图像转换为RGB格式
source_image = rgba2rgb(source_image)
target_image = rgba2rgb(target_image)

# 对源和目标图像进行高斯滤波以减少噪声
source_image = gaussian(source_image, sigma=1, multichannel=True)
target_image = gaussian(target_image, sigma=1, multichannel=True)

# 将源和目标图像缩放到相同的大小
source_image = resize(source_image, target_image.shape)

# 提取目标图像的边缘
target_edges = canny(color.rgb2gray(target_image))

# 使用随机行走算法进行分割得到目标区域的掩码
markers = np.zeros(target_image.shape[:2], dtype=np.uint)
markers[ellipse(200, 300, 50, 80)] = 1
markers[ellipse(500, 350, 70, 40)] = 2
target_mask = random_walker(color.rgb2gray(target_image), markers)

# 对源图像进行色彩修复，将不在目标区域的像素填充为背景色
source_mask = np.invert(target_mask.astype(bool))
source_image = inpaint.inpaint_biharmonic(source_image, source_mask, multichannel=True)

# 使用Poisson图像编辑方法将源图像嵌入目标图像中
blended_image = color.rgba2rgb(rescale_intensity(poisson_blend(source_image, target_image, target_mask)))

# 保存合成图像
io.imsave('blended_image.jpg', blended_image)

上述代码中，我们首先加载源图像和目标图像，然后将它们转换为RGB格式，并进行高斯滤波和调整大小等预处理。接下来，我们使用Canny边缘检测算法提取目标图像的边缘，并使用随机行走算法进行分割得到目标区域的掩码。然后，我们使用色彩修复算法将不在目标区域的像素填充为背景色，并使用Poisson图像编辑方法将源图像嵌入目标图像中。最后，我们将结果保存到磁盘上。