可以通过OpenCV函数cv.add()或简单地通过numpy操作添加两个图像,res = img1 + img2.两个图像应该具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以是标量值.
三种融合
注意融合时,一般来说两个图像的尺寸是一样大小的,如果大小不一样,需要把大的图像的某一部分先截出来,与小的图先融合,再作为整体替换掉原来大图中抠出的小图部分。
""" # @Time : 2020/4/3 # @Author : JMChen """ import cv2 as cv img1 = cv.imread('logo.png') img2 = cv.imread('lena.png') # 在lena.png获取和logo.png大小相同的ROI rows, cols, channels = img1.shape img_ROI1 = img2[0:rows, 0:cols] img_ROI2 = cv.addWeighted(img1, 0.7, img_ROI1, 0.3, 0) img2[0:rows, 0:cols] = img_ROI2 # 显示混合后的图片 cv.imshow('img2', img2) cv.waitKey(0) # 将两幅图像(lena.png)+ (logo.png)进行融合 img2 = cv.imread('lena.png') # 1,在lena.png获取和logo.png大小相同的ROI img_ROI1 = img2[0:rows, 0:cols] # 2,基于logo.png的灰度图,利用简单的阈值分割创建一个掩模 img1_gray = cv.cvtColor(img1, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv.threshold(img1_gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY) mask_inv = cv.bitwise_not(mask) # 3,与掩模进行按位与操作,去掉logo中非0部分,得到新的图 new_img2 = cv.bitwise_and(img_ROI1, img_ROI1, mask=mask_inv) # 4,将新图与logo相加,然后将这一部分替换掉原始图像的img_ROI1部分 dst = cv.add(img1, new_img2) img2[0:rows, 0:cols] = dst cv.imshow('res', img2) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() # 实现另一种融合 img2 = cv.imread('lena.png') img_ROI1 = img2[0:rows, 0:cols] dst_1 = cv.addWeighted(img_ROI1, 0.55, dst, 0.45, 0) img2[0:rows, 0:cols] = dst_1 cv.imshow('res_2', img2) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
效果如下:
相关的比例参数可以自己按需调
标签:
OpenCV,图像融合
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2024年11月08日
2024年11月08日
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