Python多张图像1:1融合

要实现Python多张图像1:1融合，可以使用OpenCV库来完成。以下是一个实现的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
img3 = cv2.imread('image3.jpg')

# 调整图像大小
img1 = cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))
img3 = cv2.resize(img3, (img2.shape[1], img2.shape[0]))

# 将三张图像融合
result = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.3, 0)
result = cv2.addWeighted(result, 0.7, img3, 0.2, 0)

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

在上述代码中，首先使用cv2.imread()函数读取三张图像，然后使用cv2.resize()函数将第一张和第三张图像调整为与第二张图像大小一致。接着，使用cv2.addWeighted()函数将三张图像融合，最后使用cv2.imshow()函数显示融合后的图像。

相关问题

Python100张图像1:1融合

如果需要对100张图像进行1:1融合，可以使用循环对每张图像进行处理，以下是示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 创建空的numpy数组，用于存储所有图像的像素值
image_sum = np.zeros((100, 512, 512, 3), dtype=np.uint32)

# 循环读取每张图片，并将像素值累加到numpy数组中
for i in range(100):
    img = Image.open("image{}.jpg".format(i+1))
    arr = np.array(img)
    image_sum[i] = arr

# 对所有图像的像素值进行求平均值，得到融合后的像素值
image_mean = image_sum.mean(axis=0)

# 将numpy数组转换为图片格式
result_img = Image.fromarray(image_mean.astype(np.uint8))

# 显示结果图片
result_img.show()

这段代码中，我们首先创建了一个空的numpy数组，用于存储所有图像的像素值。然后，我们循环读取每张图片，并将像素值累加到numpy数组中。接着，我们对所有图像的像素值进行求平均值，得到融合后的像素值。最后，我们将numpy数组转换为PIL Image格式，并展示结果图片。

需要注意的是，这种方法可能会因为内存限制而无法处理大量的图像。如果需要处理更多的图像，可以考虑分批读取和处理图像。同时，如果需要对图像进行更加复杂的融合操作，也可以根据具体需求对代码进行修改。

Python实现100张图像1:1融合

要实现Python 100张图像1:1融合，可以使用以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img_list = []
for i in range(1, 101):
    img = cv2.imread(f'image{i}.jpg')
    img_list.append(img)

# 调整图像大小
for i in range(1, 100):
    img_list[i] = cv2.resize(img_list[i], (img_list[0].shape[1], img_list[0].shape[0]))

# 将图像逐个融合
result = img_list[0]
for i in range(1, 100):
    result = cv2.addWeighted(result, i/100, img_list[i], 1-i/100, 0)

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

在上述代码中，首先使用循环读取100张图像，并将它们存储在一个列表中。然后，使用循环将除第一张图像外的其余图像调整为与第一张图像大小一致。接着，使用循环将所有图像逐个融合，最后使用cv2.imshow()函数显示融合后的图像。在每次循环中，使用cv2.addWeighted()函数将前面已经融合好的图像和当前要融合的图像按比例进行融合。其中，i表示当前已经融合的图像数量，100表示总的图像数量。