python 图像融合

Python 图像融合可以使用 OpenCV 库来实现。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将两张图片融合
alpha = 0.5
beta = 0.5
gamma = 0
dst = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma)

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

这个代码将两张图片按照相同的权重进行融合，并显示融合后的图片。你可以根据需要调整 alpha 和 beta 的值来改变融合的效果。

相关问题

python图像融合算法

Python中常用的图像融合算法包括以下几种：

1. 混合融合算法（Blending）：将两张图像按照一定的权重进行线性混合，最常用的是使用权重相加的方式，即直接将两张图像的对应像素值相加。例如，可以通过使用OpenCV库中的addWeighted函数来实现。

2. 透明度融合算法（Alpha Blending）：通过给每个像素点添加一个透明度通道，然后按照一定的透明度进行混合。透明度通道可以是一个单独的图像，也可以是每个像素点对应的透明度值。例如，可以使用PIL库中的blend函数来实现。

3. 高斯金字塔融合算法（Gaussian Pyramid Blending）：首先将两张图像分别进行高斯金字塔分解，然后按照一定的权重对两个金字塔进行融合，最后通过拉普拉斯金字塔重建得到融合后的图像。可以使用OpenCV库中的pyrDown和pyrUp函数来实现金字塔分解和重建。

4. 图像梯度域融合算法（Gradient Domain Blending）：基于梯度域的图像融合方法，通过对两张图像的梯度进行处理，使得融合后的图像在边缘处具有更好的过渡效果。这种方法主要通过优化求解来实现，可以使用OpenCV库中的seamlessClone函数来实现。

以上是一些常见的图像融合算法，具体选择哪种算法取决于你的需求和应用场景。

python 图像融合 亮度不变

要实现图像融合并保持亮度不变，可以使用以下方法：

1. 将两幅图像转换为灰度图像，以保持亮度一致。
2. 对两幅灰度图像进行融合操作，可以使用加权平均法或其他融合算法。
3. 将融合后的灰度图像与原始彩色图像进行合并，以保持彩色信息。

下面是一个使用OpenCV库实现图像融合并保持亮度不变的代码示例：

import cv2

# 读取两幅图像
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')

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

# 图像融合
alpha = 0.5
beta = 0.5
dst = cv2.addWeighted(gray1, alpha, gray2, beta, 0)

# 合并彩色信息
res = cv2.merge((dst, dst, dst))

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

在代码中，我们将两幅图像转换为灰度图像，使用加权平均法对灰度图像进行融合操作，并最终将融合后的灰度图像与原始彩色图像进行合并，得到了亮度不变的图像融合结果。