猫狗融合python

### 使用Python进行猫狗图像融合或特征融合

为了实现猫狗图像的融合或特征融合，通常会涉及到图像处理库如`PIL`（Python Imaging Library），以及深度学习框架中的模型用于提取特征。下面提供两种方式的具体代码示例。

#### 图像像素级融合

通过调整两张图片对应位置上的RGB值来进行简单混合操作：

from PIL import Image
import numpy as np

def blend_images(image_path_1, image_path_2, output_path='blended_image.jpg', alpha=0.5):
    img1 = Image.open(image_path_1).convert('RGBA')
    img2 = Image.open(image_path_2).convert('RGBA')

    # Resize images to the same size
    min_shape = sorted([(np.sum(i.size), i.size) for i in [img1, img2]])[0][1]
    img1_resized = img1.resize(min_shape, resample=Image.BILINEAR)
    img2_resized = img2.resize(min_shape, resample=Image.BILINEAR)

    blended_img = Image.blend(img1_resized, img2_resized, alpha)
    
    blended_img.save(output_path)
    return blended_img

blend_images('cat.png', 'dog.png')  # 调用函数并传入猫和狗的照片路径[^1]

此段代码实现了两个不同源文件之间的线性插值过程，其中参数alpha决定了每张图所占的比例权重，默认设置为0.5表示均匀混合两幅图像的内容。

#### 特征向量级别的融合

利用预训练好的卷积神经网络(CNN)，比如VGG16或其他更先进的架构作为基础模型来获取输入图像的高级语义表征；之后再把这些抽象出来的特征拼接起来形成新的表达形式供后续任务使用。

import torch
from torchvision import models, transforms
from torch.nn.functional import normalize

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model = models.vgg16(pretrained=True).features.to(device).eval()
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

with torch.no_grad():
    cat_tensor = preprocess(Image.open('cat.png')).unsqueeze_(0).to(device)
    dog_tensor = preprocess(Image.open('dog.png')).unsqueeze_(0).to(device)

    cat_features = model(cat_tensor)[..., :].mean([-2,-1])
    dog_features = model(dog_tensor)[..., :].mean([-2,-1])

fused_feature_vector = torch.cat([normalize(cat_features), normalize(dog_features)], dim=-1)
print(fused_feature_vector.shape)  # 输出融合后的特征维度大小[^2]

上述代码片段展示了如何加载预先训练过的CNN模型，并应用它于目标图像上以获得各自的深层特征映射。最后一步则是将这些特征连接在一起构成一个新的复合型特征描述子。