rgb融合灰度图成四通道代码

下面是将RGB融合灰度图成四通道的Python代码：

import cv2

# 读取灰度图
img_gray = cv2.imread('gray.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 读取RGB图
img_rgb = cv2.imread('rgb.png')

# 将灰度图转换成三通道
img_gray_3c = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 将三通道RGB图和三通道灰度图合并成四通道图
img_4c = cv2.merge((img_rgb, img_gray_3c))

# 显示四通道图
cv2.imshow('4-channel', img_4c)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread()`函数用于读取图像，`cv2.cvtColor()`函数用于将灰度图转换成三通道RGB图，`cv2.merge()`函数用于将两张三通道图合并成一张四通道图。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示四通道图。

相关问题

将hsi融合成为RGB图像的代码

以下是Python实现将HSI融合成RGB图像的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from math import cos, pi

# 定义HSI转RGB的矩阵
HSI_to_RGB = np.array([[1, 0, -1/3], [1, -1/3 * cos(2*pi/3), -1/3 * cos(4*pi/3)], [1, 1/2 * cos(2*pi/3), 1/2 * cos(4*pi/3)]])

# 读取HSI图像
hsi_img = cv2.imread("hsi_image.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将HSI图像的通道分离
h, s, i = cv2.split(hsi_img)

# 将色调H转换为弧度
h = h / 255.0 * 2 * pi

# 计算RGB图像
r = HSI_to_RGB[0][0] * h + HSI_to_RGB[0][1] * s * np.cos(h) + HSI_to_RGB[0][2] * i
g = HSI_to_RGB[1][0] * h + HSI_to_RGB[1][1] * s * np.cos(h + 2/3 * pi) + HSI_to_RGB[1][2] * i
b = HSI_to_RGB[2][0] * h + HSI_to_RGB[2][1] * s * np.cos(h - 2/3 * pi) + HSI_to_RGB[2][2] * i

# 将RGB分量限制在0-255之间
r = np.clip(r, 0, 255).astype(np.uint8)
g = np.clip(g, 0, 255).astype(np.uint8)
b = np.clip(b, 0, 255).astype(np.uint8)

# 合并RGB通道
rgb_img = cv2.merge([r, g, b])

# 显示RGB图像
cv2.imshow("RGB Image", rgb_img)
cv2.waitKey(0)

需要注意的是，上述代码中读取的是灰度的HSI图像，所以在计算RGB图像时需要将HSI图像的三个通道分离，并将色调H转换为弧度。最后计算出的RGB图像需要将分量限制在0-255之间，并转换为8位无符号整数类型。

图像融合mse损失代码

以下是一个计算图像融合MSE损失的代码示例：

import numpy as np

def mse(image1, image2):
    row, col = image1.shape\[:2\]
    image1 = image1.astype(float)
    image2 = image2.astype(float)
    mse_value = np.sum(np.square(image1 - image2)) / (row * col)
    return mse_value

这个函数接受两个输入图像，计算它们之间的MSE损失。它首先将图像转换为浮点数类型，然后计算每个像素的差值的平方，并将所有差值的平方求和。最后，将总和除以图像的像素数得到MSE损失值。请注意，这个代码示例假设输入的图像是灰度图像。如果输入的图像是RGB图像，你可以使用类似的方法计算每个通道的MSE损失，并将它们相加得到总的MSE损失值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图像融合SDDGAN文章学习](https://blog.csdn.net/qq_46165876/article/details/126109179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [图像处理之图像质量评价指标MSE(均方误差)](https://blog.csdn.net/qq_44111805/article/details/127705262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]