当前位置: 首页 > news >正文

使用OpenCV实现两张图像融合在一起

简单介绍

图像融合技术是一种结合多个不同来源或不同传感器捕获的同一场景的图像数据,以生成一幅更全面、更高质量的单一图像的过程。这种技术广泛应用于遥感、医学影像分析、计算机视觉等多个领域。常见的图像融合技术包括基于像素级、特征级和决策级的融合方法,以及基于多尺度分解如图像金字塔的方法。

OpenCV + Python实现

OpenCV 中实现图像融合的一个常见方法是使用 addWeighted() 函数。这个函数可以用来对两张图像按照指定的权重进行线性组合,从而达到融合的效果。以下是一个基本的示例代码片段:

import cv2# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')# 确保两张图像具有相同的尺寸,如果不相同,可以先调整到同一尺寸
if img1.shape != img2.shape:# 调整图像大小img1_resized = cv2.resize(img1, img2.shape[:2][::-1], interpolation=cv2.INTER_LINEAR)img2_resized = img2
else:img1_resized = img1img2_resized = img2# 定义权重
alpha = 0.7 # 第一张图像的权重
beta = 0.3  # 第二张图像的权重
gamma = 0   # 常数值(可选,通常设为0)# 使用 addWeighted() 进行图像融合
blended_img = cv2.addWeighted(img1_resized, alpha, img2_resized, beta, gamma)# 显示或保存融合后的图像
cv2.imshow('Blended Image', blended_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()# 或者直接保存
cv2.imwrite('blended_image.jpg', blended_img)

在这个例子中,addWeighted() 函数接收五个参数:

  • src1(这里是 img1_resized):第一个输入图像矩阵。
  • alpha:第一个图像的权重,取值范围从0到1之间。
  • src2(这里是 img2_resized):第二个输入图像矩阵。
  • beta:第二个图像的权重。
  • gamma:常数,添加到权重和之后。

通过调整 alpha 和 beta 参数,你可以控制两张图像在融合结果中的相对强度或透明度。如果希望得到的是简单的加权平均效果,那么通常会将 gamma 设为0。如果需要做亮度调节或者其它非线性混合,可以根据实际情况调整这些参数。

OpenCV + C++实现

在C++中使用OpenCV实现图像融合的方式与Python类似,主要区别在于语法和API调用方式。以下是使用C++实现图像融合的示例代码:

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取两张图像cv::Mat img1 = cv::imread("image1.jpg");cv::Mat img2 = cv::imread("image2.jpg");// 检查图像是否成功读取if (img1.empty() || img2.empty()) {std::cout << "Error: Could not open or find the images!" << std::endl;return -1;}// 确保两张图像具有相同的尺寸,如果不相同,可以先调整到同一尺寸cv::Mat img1_resized, img2_resized;if (img1.size() != img2.size()) {cv::resize(img1, img1_resized, img2.size(), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);img2_resized = img2.clone();} else {img1_resized = img1.clone();img2_resized = img2.clone();}// 定义权重double alpha = 0.7; // 第一张图像的权重double beta = 0.3;  // 第二张图像的权重double gamma = 0;   // 常数值(可选,通常设为0)// 使用 addWeighted() 进行图像融合cv::Mat blended_img;cv::addWeighted(img1_resized, alpha, img2_resized, beta, gamma, blended_img);// 显示或保存融合后的图像cv::imshow("Blended Image", blended_img);cv::waitKey(0);// 或者直接保存cv::imwrite("blended_image.jpg", blended_img);return 0;
}

请注意,在C++版本中,你需要包含必要的头文件,并且在显示图像后使用waitKey(0)来暂停程序执行,等待用户按键,然后关闭所有打开的窗口。同时,使用clone()函数复制图像以避免原始图像被修改。

效果展示

相关文章:

使用OpenCV实现两张图像融合在一起

简单介绍 图像融合技术是一种结合多个不同来源或不同传感器捕获的同一场景的图像数据&#xff0c;以生成一幅更全面、更高质量的单一图像的过程。这种技术广泛应用于遥感、医学影像分析、计算机视觉等多个领域。常见的图像融合技术包括基于像素级、特征级和决策级的融合方法&a…...

PyTorch学习笔记之基础函数篇(十)

文章目录 6 张量操作6.1 torch.reshape()函数6.1 torch.transpose()函数6.1 torch.permute()函数6.1 torch.unsqueez()函数6.1 torch.squeeze()函数6.1 torch.cat()函数6.1 torch.stack()函数 6 张量操作 6.1 torch.reshape()函数 torch.reshape() 是 PyTorch 中的一个函数&a…...

kubernetes部署集群

kubernetes部署集群 集群部署获取镜像安装docker[集群]阿里仓库下载[集群]集群部署[集群]集群环境配置[集群]关闭系统Swap[集群]安装Kubeadm包[集群]配置启动kubelet[集群]配置master节点[master]配置使用网络插件[master]node加入集群[node]后续检查[master]测试集群 集群部署…...

软件工程师,该偿还一下技术债了

概述 在软件开发领域&#xff0c;有一个特殊的概念——“技术债”&#xff0c;它源于Ward Cunningham的一个比喻&#xff0c;主要用来描述那些为了短期利益而选择的快捷方式、临时解决方案或者未完成的工作&#xff0c;它们会在未来产生额外的技术成本。就像金融债务一样&#…...

HTML5、CSS3面试题(三)

HTML5、CSS3面试题&#xff08;二&#xff09; rem 适配方法如何计算 HTML 跟字号及适配方案&#xff1f;&#xff08;必会&#xff09; 通用方案 1、设置根 font-size&#xff1a;625%&#xff08;或其它自定的值&#xff0c;但换算规则 1rem 不能小于 12px&#xff09; 2…...

pytorch之诗词生成6--eval

先上代码&#xff1a; import tensorflow as tf from dataset import tokenizer import settings import utils# 加载训练好的模型 model tf.keras.models.load_model(r"E:\best_model.h5") # 随机生成一首诗 print(utils.generate_random_poetry(tokenizer, model)…...

Django自定义中间件

自定义中间件 传统方法的的五大钩子函数&#xff1a;&#xff08;需要调用MiddlewareMixin类&#xff09; process_request&#xff0c;请求刚到来&#xff0c;执行视图之前&#xff1b;正序 process_view&#xff0c;路由转发到视图&#xff0c;执行视图之前&#xff1b;正序…...

【JavaScript】JavaScript 运算符 ① ( 运算符分类 | 算术运算符 | 浮点数 的 算术运算 精度问题 )

文章目录 一、JavaScript 运算符1、运算符分类2、算术运算符3、浮点数 的 算术运算 精度问题 一、JavaScript 运算符 1、运算符分类 在 JavaScript 中 , 运算符 又称为 " 操作符 " , 可以实现 赋值 , 比较 > < , 算术运算 -*/ 等功能 , 运算符功能主要分为以下…...

掘根宝典之C++迭代器简介

简介 迭代器是一种用于遍历容器元素的对象。它提供了一种统一的访问方式&#xff0c;使程序员可以对容器中的元素进行逐个访问和操作&#xff0c;而不需要了解容器的内部实现细节。 C标准库里每个容器都定义了迭代器 迭代器的作用类似于指针&#xff0c;可以指向容器中的某个…...

DP-力扣 120.三角形最小路径和

给定一个三角形&#xff0c;找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点&#xff1a; 下标与上一层结点下标相同或者等于上一层结点下标 1 的两个结点。样例&#xff1a; 例如&#xff0c;给定三角形&#xff1a; [ [2], [3,4], [6,5,7], [4…...

【WEEK3】学习目标及总结【SpringMVC】【中文版】

学习目标&#xff1a; 三周完成SpringMVC入门——第三周 感觉这周很难完成任务了&#xff0c;大概率还会有第四周 学习内容&#xff1a; 参考视频教程【狂神说Java】SpringMVC最新教程IDEA版通俗易懂数据处理JSON交互处理 学习时间及产出&#xff1a; 第三周 MON~FRI 2024.…...

peft模型微调--Prompt Tuning

模型微调&#xff08;Model Fine-Tuning&#xff09;是指在预训练模型的基础上&#xff0c;针对特定任务进行进一步的训练以优化模型性能的过程。预训练模型通常是在大规模数据集上通过无监督或自监督学习方法预先训练好的&#xff0c;具有捕捉语言或数据特征的强大能力。 PEF…...

【算法训练营】周测1

清华大学驭风计划课程链接 学堂在线 - 精品在线课程学习平台 (xuetangx.com) 如果需要答案代码可以私聊博主 有任何疑问或者问题&#xff0c;也欢迎私信博主&#xff0c;大家可以相互讨论交流哟~~ 考题11-1 题目描述 有一个初始时为空的序列&#xff0c;你的任务是维护这个…...

PyTorch Dataset、DataLoader长度

pytorch 可以直接对 Dataset 对象用 len() 求数据集大小&#xff0c;而 DataLoader 对象也可以用 len()&#xff0c;不过求得的是用这个 loader 在一个 epoch 能有几多 iteration&#xff0c;容易混淆。本文记录几种情况的对比。 from torch.utils.data import Dataset, DataL…...

动态IP和静态IP

与静态 IP 地址不同&#xff0c;动态 IP 地址会定期更改。让我们来分析一下&#xff1a; 1. IP 地址基础知识&#xff1a; * IP 地址是一个数字标签&#xff0c;用于唯一标识网络上的每个设备。 * 当设备通过网络通信时&#xff0c;数据会在它们之间来回传输。每个数据包都标有…...

中电金信:技术实践|Flink维度表关联方案解析

导语&#xff1a;Flink是一个对有界和无界数据流进行状态计算的分布式处理引擎和框架&#xff0c;主要用来处理流式数据。它既可以处理有界的批量数据集&#xff0c;也可以处理无界的实时流数据&#xff0c;为批处理和流处理提供了统一编程模型。 维度表可以看作是用户来分析数…...

HQL 55 题【持续更新】

前言 今天开始为期一个多月的 HQL 练习&#xff0c;共 55 道 HQL 题&#xff0c;大概每天两道&#xff0c;从初级函数到中级函数。这次的练习不再是基础的 join 那种通用 SQL 语法了&#xff0c;而是引入了更多 Hive 的函数&#xff08;单行函数、窗口函数等&#xff09;。 我…...

lqb省赛日志[8/37]-[搜索·DFS·BFS]

一只小蒟蒻备考蓝桥杯的日志 文章目录 笔记DFS记忆化搜索 刷题心得小结 笔记 DFS 参考 深度优先搜索(DFS) 总结(算法剪枝优化总结) DFS的模板框架: function dfs(当前状态){if(当前状态 目的状态){}for(寻找新状态){if(状态合法){vis[访问该点]&#xff1b;dfs(新状态);?…...

uni app 钓鱼小游戏

最近姑娘喜欢玩那个餐厅游戏里的钓鱼 &#xff0c;经常让看广告&#xff0c;然后就点点点... 自己写个吧。小鱼的图片自己搞。 有问题自己改&#xff0c;不要私信我 <template><view class"page_main"><view class"top_linear"><v…...

openssl3.2 - note - Decoders and Encoders with OpenSSL

文章目录 openssl3.2 - note - Decoders and Encoders with OpenSSL概述笔记编码器/解码器的调用链OSSL_STORE 编码器/解码器的名称和属性OSSL_FUNC_decoder_freectx_fnOSSL_FUNC_encoder_encode_fn官方文档END openssl3.2 - note - Decoders and Encoders with OpenSSL 概述 …...

从WWDC看苹果产品发展的规律

WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会&#xff0c;其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具&#xff0c;对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析&#xff0c;形成了这份…...

3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)

从这节课开始&#xff0c;我们会探讨数据链路层的差错控制功能&#xff0c;差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误&#xff0c;我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误&#xff0c;当我们发现位错误之后&#xff0c;通常来说有两种解决方案。第一…...

ffmpeg(四):滤镜命令

FFmpeg 的滤镜命令是用于音视频处理中的强大工具&#xff0c;可以完成剪裁、缩放、加水印、调色、合成、旋转、模糊、叠加字幕等复杂的操作。其核心语法格式一般如下&#xff1a; ffmpeg -i input.mp4 -vf "滤镜参数" output.mp4或者带音频滤镜&#xff1a; ffmpeg…...

ServerTrust 并非唯一

NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...

MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用

文章目录 一、背景知识&#xff1a;什么是 B-Tree 和 BTree&#xff1f; B-Tree&#xff08;平衡多路查找树&#xff09; BTree&#xff08;B-Tree 的变种&#xff09; 二、结构对比&#xff1a;一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree&#xff1f; 1. 范围查询更快 2…...

前端开发者常用网站

Can I use网站&#xff1a;一个查询网页技术兼容性的网站 一个查询网页技术兼容性的网站Can I use&#xff1a;Can I use... Support tables for HTML5, CSS3, etc (查询浏览器对HTML5的支持情况) 权威网站&#xff1a;MDN JavaScript权威网站&#xff1a;JavaScript | MDN...

数据库正常,但后端收不到数据原因及解决

从代码和日志来看&#xff0c;后端SQL查询确实返回了数据&#xff0c;但最终user对象却为null。这表明查询结果没有正确映射到User对象上。 在前后端分离&#xff0c;并且ai辅助开发的时候&#xff0c;很容易出现前后端变量名不一致情况&#xff0c;还不报错&#xff0c;只是单…...

MeanFlow:何凯明新作,单步去噪图像生成新SOTA

1.简介 这篇文章介绍了一种名为MeanFlow的新型生成模型框架&#xff0c;旨在通过单步生成过程高效地将先验分布转换为数据分布。文章的核心创新在于引入了平均速度的概念&#xff0c;这一概念的引入使得模型能够通过单次函数评估完成从先验分布到数据分布的转换&#xff0c;显…...

STM32 低功耗设计全攻略:PWR 模块原理 + 睡眠 / 停止 / 待机模式实战(串口 + 红外 + RTC 应用全解析)

文章目录 PWRPWR&#xff08;电源控制模块&#xff09;核心功能 电源框图上电复位和掉电复位可编程电压监测器低功耗模式模式选择睡眠模式停止模式待机模式 修改主频一、准备工作二、修改主频的核心步骤&#xff1a;宏定义配置三、程序流程&#xff1a;时钟配置函数解析四、注意…...

板凳-------Mysql cookbook学习 (十--2)

5.12 模式匹配中的大小写问题 mysql> use cookbook Database changed mysql> select a like A, a regexp A; ------------------------------ | a like A | a regexp A | ------------------------------ | 1 | 1 | --------------------------…...