OpenCV图像透明融合

任务目标

  • 将两张图片融合,按照图像混合公式g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)g (x) = (1 − α) f0 (x) + αf1 (x)g(x)=(1α)f0(x)+αf1(x)
    在这里插入图片描述

裁剪图像使两图像大小相等

# 图像混合
import cv2
import numpy as np
img1=cv2.imread('image.jpg')
img2=cv2.imread('image1.jpg')

print(type(img1))
print(img1.shape)
print(img2.shape)

img3 = img1[0:300,0:300]
img4 = img2[0:300,0:300]

cv2.imwrite('img3.jpg', img3)
cv2.imwrite('img4.jpg', img4)

融合图像

img3=cv2.imread('img3.jpg')
img4=cv2.imread('img4.jpg')

# dst = cv2.absdiff(img3, img4)
dst=cv2.addWeighted(img4,0.7,img3,0.3,0)

cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindow()

在这里插入图片描述

<think>好的,用户想了解如何使用OpenCV进行图像融合,需要教程、示例和代码。首先,我需要回忆一下OpenCV图像融合的相关函数。记得图像融合通常使用权相的方法,也就是cv2.addWeighted()函数,这应该是基础方法。另外,可能还有金字塔融合或者其他高级方法,比如高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,这些在引用5中提到了。 接下来,用户提供的引用里有几个相关的资料。引用1、2、3、4都提到了使用Python和OpenCV实现图像融合的示例代码,特别是引用2和4提到了代码示例。引用5展示了一个高斯金字塔的例子,可能和图像融合的不同方法有关。 用户的问题需要分步骤解答,所以应该先介绍基本原理,再给出代码示例,并解释每个步骤。可能需要先确保图像大小相同,调整尺寸,然后应用addWeighted函数。然后,可能还需要提到金字塔融合的方法,但根据引用中的内容,可能用户更需要基础的融合方法,所以重点放在addWeighted上。 需要注意代码的正确性,比如读取图像时要检查是否成功载,调整大小的函数是否正确,以及参数是否正确设置。例如,addWeighted的参数是alpha、beta、gamma,需要解释清楚每个参数的作用。此外,可能需要处理图像通道数的问题,比如如果图像是彩色的话,需要确保两个图像都是三通道的。 另外,用户提供的引用中有多个示例,可能需要综合这些资料中的代码,确保示例代码的准确性和可运行性。例如,引用5中的代码使用了pyrDown,这可能用于多分辨率融合,但用户可能更需要简单的融合方法,所以先展示基础方法,再提到高级方法。 最后,生成相关问题,可能需要基于用户提供的引用中的内容,比如性能优化、不同融合方法比较、参数调整影响等。要确保问题相关且有参考价值,帮助用户进一步学习。</think>以下是如何使用OpenCV实现图像融合的详细步骤及示例代码: --- ### 一、图像融合核心步骤 1. **读取图像** 使用$cv2.imread()$载两张需融合图像,注意检查路径和文件格式。 2. **调整图像尺寸** 用$cv2.resize()$统一图像尺寸,确保两图宽高一致。例如: ```python img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0])) ``` 3. **融合** 核心函数为$cv2.addWeighted()$,公式为: $$result = \alpha \cdot img1 + \beta \cdot img2 + \gamma$$ 其中$\alpha$控制第一张图透明度,$\beta$为第二张图透明度,$\gamma$为亮度调节量[^2][^3]。 4. **保存与显示结果** 用$cv2.imwrite()$保存结果,$cv2.imshow()$显示图像。 --- ### 二、代码示例(基础融合) ```python import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 统一尺寸 img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0])) # 设置权重参数 alpha = 0.7 # img1透明度 beta = 0.3 # img2透明度 gamma = 0 # 亮度调节 # 执行融合 result = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma) # 显示结果 cv2.imshow('Blended Image', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` --- ### 三、进阶方法:金字塔融合 通过高斯金字塔与拉普拉斯金字塔实现无缝融合(引用5): ```python # 生成高斯金字塔层 lower_res1 = cv2.pyrDown(img1) lower_res2 = cv2.pyrDown(img2) # 重建图像时可用拉普拉斯金字塔 # 此处可添具体融合逻辑... ``` ---
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