Opencv图片融合

本文介绍如何使用OpenCV的seamlessClone方法,将大雁图片融入天空背景,通过Mask控制边缘融合效果,展示正常、混合和单色调三种融合方式的应用。

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图片融合seamlessClone,比如,将大雁图片放到已经拍摄好的天空的图片中,同时实现背景融合

   // eric++
    string folder =  "./src/photo/";
    // 目标图片
    string src_path = folder + "bird.jpg";
    // 背景图片
    string dst_path = folder + "sky.jpg";

    Mat src = imread(src_path, IMREAD_COLOR);
    Mat dst = imread(dst_path, IMREAD_COLOR);

    // 建立Mask,即目标图片感兴趣的区域,这里定义鸟的图片
    Mat M = 255 * Mat::ones(src.rows, src.cols, src.depth());

    // 设定目标图片,融合后在背景图片的坐标
    // Point center(dst.cols/2,dst.rows/2);
    Point center(dst.cols/3,dst.rows/3);

    // 不同融合方法,呈现不同的效果
    Mat normal_clone;
    Mat mixed_clone;
    Mat monochrome_transfer;

    seamlessClone(src, dst, M, center, normal_clone, NORMAL_CLONE);
    seamlessClone(src, dst, M, center, mixed_clone, MIXED_CLONE);
    seamlessClone(src, dst, M, center, monochrome_transfer, MONOCHROME_TRANSFER);
    imshow("normal_clone",normal_clone);
    imshow("mixed_clone",mixed_clone);
    imshow("monochrome_transfer",monochrome_transfer);

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
如果将屏蔽层,大雁的边缘,则效果更好。


<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中图像融合的相关函数。记得图像融合通常使用加权相加的方法,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加载,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$cv2.imread()$加载两张需融合的图像,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. **加权融合** 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 # 此处可添加具体融合逻辑... ``` ---
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