注释# 读取红外图像和可见光图像 ir_img = cv2.imread('ir.jpg', 0) vis_img = cv2.imread('vis.jpg', 0) # 将图像转换为浮点型并归一化 ir_img = ir_img.astype(np.float32) / 255.0 vis_img = vis_img.astype(np.float32) / 255.0 # 定义卷积神经网络模型 model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=ir_img.shape)) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 x_train = np.array([ir_img]) y_train = np.array([vis_img]) model.fit(x_train, y_train, epochs=10) # 使用模型进行配准 ir_img = np.array([ir_img]) vis_img_pred = model.predict(ir_img)[0] # 显示配准结果 cv2.imshow('IR Image', ir_img[0]) cv2.imshow('Registered Visible Image', vis_img_pred) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是一个用卷积神经网络进行图像配准（image registration）的例子。它首先读取红外图像和可见光图像，将它们转换为浮点型并进行归一化。接着定义了一个卷积神经网络模型，包括两个卷积层、两个最大池化层、一个全连接层和一个输出层。然后使用mean squared error（均方误差）作为损失函数，使用Adam优化器进行训练。最后使用训练好的模型进行配准，将红外图像输入模型得到预测的可见光图像，最后显示配准结果。