金字塔的应用

本文介绍了一种使用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔实现图像融合的方法。通过将两张图片分解为不同分辨率的层次,再进行融合处理,最后重建得到一张新的合成图片。文中详细展示了Python代码实现过程。

案例© Fu Xianjun. All Rights Reserved. 

#导包

import cv2
import numpy as np
A = cv2.imread('apple.png')
A = cv2.resize(A,(256,256),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 
B = cv2.imread('orange.png')
B = cv2.resize(B,(256,256),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 生成高斯金字塔
G = A.copy()
gpA = [G]
for i in range(5):
    G = cv2.pyrDown(G)
    gpA.append(G)
    
G = B.copy()
gpB = [G]
for i in range(5):
    G = cv2.pyrDown(G)
    gpB.append(G)
# 产生Laplacian金字塔
lpA = [gpA[5]]
for i in range(5,0,-1):
    GE = cv2.pyrUp(gpA[i])
    L = cv2.subtract(gpA[i-1],GE)
    lpA.append(L)

lpB = [gpB[5]]
for i in range(5,0,-1):
    GE = cv2.pyrUp(gpB[i])
    L = cv2.subtract(gpB[i-1],GE)
    lpB.append(L)
# 合并
LS = []
for la,lb in zip(lpA,lpB):
    rows,cols,dpt = la.shape
    ls = np.hstack((la[:,0:cols//2], lb[:,cols//2:]))
    LS.append(ls)
# 重新构建图像
ls_ = LS[0]
for i in range(1,6):
    ls_ = cv2.pyrUp(ls_)
    ls_ = cv2.add(ls_, LS[i])
# 连接
real = np.hstack((A[:,:cols//2],B[:,cols//2:]))

#输出
cv2.imshow("apple",A)
cv2.imshow("orange",B)
cv2.imshow("Real",real)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

原图1

 原图2

效果图

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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