一.圖像加法運算

1.Numpy庫加法

其運算方法是：目標圖像 = 圖像1 + 圖像2，運算結果進行取模運算。

• 當像素值<=255時，結果為“圖像1+圖像2”，例如：120+48=168
• 當像素值>255時，結果為對255取模的結果，例如：(255+64)%255=64

2.OpenCV加法運算

另一種方法是直接調用OpenCV庫實現(xiàn)圖像加法運算，方法如下：

目標圖像 = cv2.add(圖像1, 圖像2)

此時結果是飽和運算，即：

• 當像素值<=255時，結果為“圖像1+圖像2”，例如：120+48=168
• 當像素值>255時，結果為255，例如：(255+64) = 255

兩種方法對應的代碼如下所示：

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取圖片
img = cv2.imread('picture.bmp')
test = img
#方法一：Numpy加法運算
result1 = img + test
#方法二：OpenCV加法運算
result2 = cv2.add(img, test)
#顯示圖像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("result1", result1)
cv2.imshow("result2", result2)
#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果如下圖所示，其中result1為第一種方法，result2為第二種方法，白色點255更多。

注意：參與運算的圖像大小和類型必須一致。下面是對彩色圖像進行加法運算的結果。

二.圖像融合

圖像融合通常是指將2張或2張以上的圖像信息融合到1張圖像上，融合的圖像含有更多的信息，能夠更方便人們觀察或計算機處理。如下圖所示，將兩張不清晰的圖像融合得到更清晰的圖。

圖像融合是在圖像加法的基礎上增加了系數(shù)和亮度調節(jié)量。

• 圖像加法：目標圖像 = 圖像1 + 圖像2
• 圖像融合：目標圖像 = 圖像1 * 系數(shù)1 + 圖像2 * 系數(shù)2 + 亮度調節(jié)量

主要調用的函數(shù)是addWeighted，方法如下：

dst = cv2.addWeighter(scr1, alpha, src2, beta, gamma)
dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

其中參數(shù)gamma不能省略。

代碼如下：

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取圖片
src1 = cv2.imread('test22.jpg')
src2 = cv2.imread('picture.bmp')
#圖像融合
result = cv2.addWeighted(src1, 1, src2, 1, 0)
#顯示圖像
cv2.imshow("src1", src1)
cv2.imshow("src2", src2)
cv2.imshow("result", result)
#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，兩張融合的圖像像素大小需要一致，如下圖所示，將兩張RGB且像素410*410的圖像融合。

設置不同的比例的融合如下所示：

result = cv2.addWeighted(src1, 0.6, src2, 0.8, 10)

三.圖像類型轉換

圖像類型轉換是指將一種類型轉換為另一種類型，比如彩色圖像轉換為灰度圖像、BGR圖像轉換為RGB圖像。OPenCV提供了200多種不同類型之間的轉換，其中最常用的包括3類，如下：

• cv2.COLOR_BGR2GRAY
• cv2.COLOR_BGR2RGB
• cv2.COLOR_GRAY2BGR

代碼如下所示：

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#讀取圖片
src = cv2.imread('01.bmp')

#圖像類型轉換
result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#顯示圖像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果如下圖所示：

如果使用通道轉化，則結果如下圖所示：

result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)

圖像處理通常需要將彩色圖像轉換為灰度圖像再進行后續(xù)的操作，更多知識后續(xù)將繼續(xù)分享，希望對著喜歡，尤其是做圖像識別、圖像處理的同學。

到此這篇關于使用Python實現(xiàn)圖像融合及加法運算的文章就介紹到這了,更多相關Python圖像融合內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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