cv2.addWeighted(scharrx,0.5,scharry,0.5,0)是什么意思

这段代码使用了OpenCV库中的函数cv2.addWeighted()，它的作用是对两幅图像进行加权求和。具体来说，这里传入了4个参数：scharrx、scharry、0.5和0。前两个参数分别是两幅图像的矩阵，后两个参数分别是它们的权重系数。

在这里，scharrx和scharry是经过Scharr算子处理后得到的两幅图像，它们分别表示在x和y方向上的边缘强度。函数的调用将这两幅图像按照相同的权重系数进行加权求和，并返回最终的结果图像。

相关问题

cv2.addWeighted用法

cv2.addWeighted 是 OpenCV 中的一个函数，用于将两幅图像进行加权求和。

使用方法:

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst)

- src1: 第一幅图像
- alpha: 第一幅图像的权重（取值范围为 0 到 1）
- src2: 第二幅图像
- beta: 第二幅图像的权重（取值范围为 0 到 1）
- gamma: 求和后的偏移量
- dst: 输出图像

示例:

import cv2

# 读入两幅图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将两幅图像进行加权求和，其中 img1 的权重为 0.7，img2 的权重为 0.3
dst = cv2.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0)

# 显示求和后的图像
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

自己写一个类似cv2.addWeighted的函数实现图像融合, 不要用cv2.addWeighted

好的，我可以给你提供一种实现图像融合的方法。

方法如下：

1. 首先，读取两张待融合的图片。

2. 然后，将两张图片进行缩放，使得它们的大小相同。

3. 接着，创建一个新的空白图片，大小和融合后的图片大小相同。

4. 对于新的空白图片中的每个像素，计算其RGB值，方法如下：

1. 对于第一张图片中的像素，计算其RGB值的平均值。

2. 对于第二张图片中的像素，计算其RGB值的平均值。

3. 将两个平均值按照一定的比例进行加权求和，得到新的RGB值。

5. 最后，将计算得到的RGB值填充到新的空白图片中，生成融合后的图片。

下面是实现代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义图像融合函数
def my_addWeighted(img1, img2, alpha, beta, gamma):
    # 缩放两张图片大小
    img1 = cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))
    
    # 创建新的空白图片
    img_blend = np.zeros_like(img1)
    
    # 计算融合后的每个像素的RGB值
    for i in range(img1.shape[0]):
        for j in range(img1.shape[1]):
            b1, g1, r1 = img1[i, j]
            b2, g2, r2 = img2[i, j]
            b_new = alpha * b1 + beta * b2 + gamma
            g_new = alpha * g1 + beta * g2 + gamma
            r_new = alpha * r1 + beta * r2 + gamma
            img_blend[i, j] = [b_new, g_new, r_new]
    
    return img_blend

# 读取两张待融合的图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 调用my_addWeighted函数进行图像融合
img_blend = my_addWeighted(img1, img2, 0.5, 0.5, 0)

# 显示融合后的图片
cv2.imshow('img_blend', img_blend)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们使用了一个双重循环来遍历融合后的每个像素，并计算其RGB值。这种方法虽然比较慢，但实现起来比较简单，容易理解。如果你需要更快的图像融合方法，可以使用numpy的矩阵运算来实现。