Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码实现图像融合的原理及代码
主要介绍了Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的
参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
根据导师作业安排，在学习数字图像处理（刚萨雷斯版）第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后，导师安排了一个比较有趣的
作业：
融合原理为：融合原理为：
1 注意：遥感原RGB图image和灰度图Grayimage为测试用的输入图像；
2 步骤：（1）将RGB转换为HSV空间（H：色调，S：饱和度，V：明度）；
（2）用Gray图像诶换掉HSV中的V；
（3）替换后的HSV转换回RGB空间即可得到结果。
书上只介绍了HSI彩色模型，并没有说到HSV，所以需要网上查找资料。
Python代码如下：
import cv2
import numpy as np
import math
from matplotlib import pyplot as plt
def caijian(img):#裁剪图像与否根据选择图像大小而定，调用了OpenCV函数
weight=img.shape[0]
height=img.shape[1]
print(“图像大小为：%d*%d”%(weight,height))
img=cv2.resize(img,(int(weight/2),int(height/2)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
return(img)
def graytograyimg(img):
grayimg=img1
weight=img.shape[0]
height=img.shape[1]
for i in range(weight):
for j in range(height):
grayimg[i,j]=0.299img[i,j,0]+0.587img[i,j,1]+0.114img[i,j,2]
return(grayimg)
def RGBtoHSV(img):
b,g,r=cv2.split(img)
rows,cols=b.shape
H=np.ones([rows,cols],“float”)
S=np.ones([rows,cols],“float”)
V=np.ones([rows,cols],“float”)
print(“RGB图像大小：%d*%d”%(rows,cols))
for i in range(0, rows):
for j in range(0, cols):
MAX=max((b[i,j],g[i,j],r[i,j]))
MIN=min((b[i,j],g[i,j],r[i,j]))
V[i,j]=MAX
if V[i,j]0:
S[i,j]=0
else:
S[i,j]=(V[i,j]-MIN)/V[i,j]
if MAXMIN:
H[i,j]=0 # 如果rgb三向量相同，色调为黑
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