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使用Python实现图像融合及加法运算

作者:华为云开发者社区

这篇文章主要介绍了使用Python实现图像融合及加法运算,Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算,包括三部分知识:图像融合、图像加法运算、图像类型转换,下文详细内容现需要的小伙伴可以参考一下

一.图像加法运算

1.Numpy库加法

其运算方法是:目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算。

2.OpenCV加法运算

另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算,方法如下:

目标图像 = cv2.add(图像1, 图像2)

此时结果是饱和运算,即:

两种方法对应的代码如下所示:

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取图片
img = cv2.imread('picture.bmp')
test = img
#方法一:Numpy加法运算
result1 = img + test
#方法二:OpenCV加法运算
result2 = cv2.add(img, test)
#显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("result1", result1)
cv2.imshow("result2", result2)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下图所示,其中result1为第一种方法,result2为第二种方法,白色点255更多。

注意:参与运算的图像大小和类型必须一致。下面是对彩色图像进行加法运算的结果。

二.图像融合

图像融合通常是指将2张或2张以上的图像信息融合到1张图像上,融合的图像含有更多的信息,能够更方便人们观察或计算机处理。如下图所示,将两张不清晰的图像融合得到更清晰的图。

图像融合是在图像加法的基础上增加了系数和亮度调节量。

主要调用的函数是addWeighted,方法如下:

dst = cv2.addWeighter(scr1, alpha, src2, beta, gamma)
dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

其中参数gamma不能省略。

代码如下:

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取图片
src1 = cv2.imread('test22.jpg')
src2 = cv2.imread('picture.bmp')
#图像融合
result = cv2.addWeighted(src1, 1, src2, 1, 0)
#显示图像
cv2.imshow("src1", src1)
cv2.imshow("src2", src2)
cv2.imshow("result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是,两张融合的图像像素大小需要一致,如下图所示,将两张RGB且像素410*410的图像融合。

设置不同的比例的融合如下所示:

result = cv2.addWeighted(src1, 0.6, src2, 0.8, 10)

三.图像类型转换

图像类型转换是指将一种类型转换为另一种类型,比如彩色图像转换为灰度图像、BGR图像转换为RGB图像。OPenCV提供了200多种不同类型之间的转换,其中最常用的包括3类,如下:

代码如下所示:

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图片
src = cv2.imread('01.bmp')

#图像类型转换
result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下图所示:

如果使用通道转化,则结果如下图所示:

result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)

图像处理通常需要将彩色图像转换为灰度图像再进行后续的操作,更多知识后续将继续分享,希望对着喜欢,尤其是做图像识别、图像处理的同学。

到此这篇关于使用Python实现图像融合及加法运算的文章就介绍到这了,更多相关Python图像融合内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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