python使用OpenCV模块实现图像的融合示例代码

以下是Python使用OpenCV模块实现图像融合的攻略。

一、什么是图像融合

图像融合（Image Blending）是将两张图像混合在一起形成新的图像的过程。这个过程中，两个图像的像素将被控制以产生新的像素值。通常情况下，图像融合目的是将两个不同的图像创建出合成视觉效果并产生一个新的更有意义的图像。

在图像融合中，需要注意以下几种模式：
* 线性融合：输出图像每个像素值是由两幅图像像素值按照权重加成求和得到的
* 金字塔融合：通过使用拉普拉斯金字塔来产生更加明显的边缘和高频信息
* alpha融合：通过将两个图像透明度叠加，使它们平滑的混合在一起

OpenCV是最常用的图像和视频处理库，它支持以上所有图像融合模式的实现。下面我们将具体介绍如何通过OpenCV实现图像融合。

二、使用OpenCV实现图像线性融合

在本篇文章中，我们将演示如何使用OpenCV实现线性融合。

2.1 加载两张待融合的图片

从硬盘上加载两张需要混合的图片，并将其转化为OpenCV mat格式:

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('image1.png')
img2 = cv2.imread('image2.png')

2.2 图片线性融合

要对两个图像进行线性融合，需要先对两个图像进行加权处理。按比例将两个图像加权相加，加权系数可以理解为图像透明度的比例：

alpha = 0.5
beta = 1 - alpha
gamma = 0

blend_img = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma)

其中alpha和beta即为两个图片的透明度比率，gamma是要选择的添加到最终结果中的图像亮度值。

2.3 显示融合之后的图片

完成融合之后，使用OpenCV内置函数将结果显示出来：

cv2.imshow("blending result", blend_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、使用OpenCV实现图像alpha融合

下面是调整两个图像透明度实现alpha融合的方法：

3.1 加载两张待融合的图片

先前提到的，加载两个待处理的图像，并将其转化为OpenCV mat格式:

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('image1.png')
img2 = cv2.imread('image2.png')

3.2 调整两幅图像的大小

首先，将大小相同的两张图像加在一起，这是alpha混合的必要操作。因为如果两幅图像大小不同，将不能进行图像融合：

img1_resize = cv2.resize(img1, (512, 512))
img2_resize = cv2.resize(img2, (512, 512))

3.3 图片融合的alpha混合技术

接下来，按照通常的方式加权混合两张图像即可：

alpha = 0.5
beta = 1 - alpha

mix_image = cv2.addWeighted(img1_resize, alpha, img2_resize, beta, 0)

3.4 显示融合之后的图片

完成融合之后，使用OpenCV内置函数将结果显示出来：

cv2.imshow("blending result with alpha", mix_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

至此，就介绍了如何使用OpenCV实现图像融合的两个示例。