如何使用Python实现图像融合及加法运算?

2022年05月14日 阅读数:2
这篇文章主要向大家介绍如何使用Python实现图像融合及加法运算?,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算,包括三部分知识:图像融合、图像加法运算、图像类型转换。ide

本文分享自华为云社区《​​[Python图像处理] 五.图像融合、加法运算及图像类型转换​​》,做者:eastmount。函数

一.图像加法运算

1.Numpy库加法

其运算方法是:目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算。3d

  1. 当像素值<=255时,结果为“图像1+图像2”,例如:120+48=168
  2. 当像素值>255时,结果为对255取模的结果,例如:(255+64)%255=64

2.OpenCV加法运算

另外一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算,方法以下:code

目标图像 = cv2.add(图像1, 图像2)blog

此时结果是饱和运算,即:vps

  1. 当像素值<=255时,结果为“图像1+图像2”,例如:120+48=168
  2. 当像素值>255时,结果为255,例如:(255+64) = 255

两种方法对应的代码以下所示:图片

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

#读取图片
img = cv2.imread('picture.bmp')
test = img

#方法一:Numpy加法运算
result1 = img + test

#方法二:OpenCV加法运算
result2 = cv2.add(img, test)

#显示图像
cv2.imshow("original", img)
cv2.imshow("result1", result1)
cv2.imshow("result2", result2)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果以下图所示,其中result1为第一种方法,result2为第二种方法,白色点255更多。utf-8

如何使用Python实现图像融合及加法运算?_图像融合

注意:参与运算的图像大小和类型必须一致。下面是对彩色图像进行加法运算的结果。ci

如何使用Python实现图像融合及加法运算?_OpenCV_02

二.图像融合

图像融合一般是指将2张或2张以上的图像信息融合到1张图像上,融合的图像含有更多的信息,可以更方便人们观察或计算机处理。以下图所示,将两张不清晰的图像融合获得更清晰的图。element

如何使用Python实现图像融合及加法运算?_图像融合_03

图像融合是在图像加法的基础上增长了系数和亮度调节量。

  1. 图像加法:目标图像 = 图像1 + 图像2
  2. 图像融合:目标图像 = 图像1 * 系数1 + 图像2 * 系数2 + 亮度调节量

主要调用的函数是addWeighted,方法以下:

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

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

其中参数gamma不能省略。

代码以下:

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

#读取图片
src1 = cv2.imread('test22.jpg')
src2 = cv2.imread('picture.bmp')

#图像融合
result = cv2.addWeighted(src1, 1, src2, 1, 0)

#显示图像
cv2.imshow("src1", src1)
cv2.imshow("src2", src2)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

须要注意的是,两张融合的图像像素大小须要一致,以下图所示,将两张RGB且像素410*410的图像融合。

如何使用Python实现图像融合及加法运算?_显示图像_04

设置不一样的比例的融合以下所示:

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

如何使用Python实现图像融合及加法运算?_Python_05

三.图像类型转换

图像类型转换是指将一种类型转换为另外一种类型,好比彩色图像转换为灰度图像、BGR图像转换为RGB图像。OPenCV提供了200多种不一样类型之间的转换,其中最经常使用的包括3类,以下:

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

代码以下所示:

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

#读取图片
src = cv2.imread('01.bmp')

#图像类型转换
result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果以下图所示:

如何使用Python实现图像融合及加法运算?_OpenCV_06

若是使用通道转化,则结果以下图所示:

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

如何使用Python实现图像融合及加法运算?_Python_07

图像处理一般须要将彩色图像转换为灰度图像再进行后续的操做,更多知识后续将继续分享,但愿对着喜欢,尤为是作图像识别、图像处理的同窗。


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