基于 OpenCV 的图像融合

概述

图像融合是一种常见的图像处理技术，通过将两张或多张图像按一定比例混合，生成一张新的图像。本文将介绍如何使用 OpenCV 实现图像融合，具体包括读取图像、调整图像大小、图像融合以及保存和显示结果图像。我们将通过一个具体的示例来展示这一过程。

准备工作

在开始之前，确保你已经安装了 OpenCV 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python

此外，准备好两张图像文件 a.jpg 和 b.jpg，分别作为背景图像和前景图像。
图片a:
在这里插入图片描述
图片b：

代码思路和步骤

读取图像：使用 cv2.imread 函数读取背景图像和前景图像。
调整图像大小：使用 cv2.resize 函数将两幅图像调整到相同的尺寸，以便进行融合。
图像融合：使用 cv2.addWeighted 函数将两幅图像按指定的比例进行加权融合。
保存和显示结果图像：使用 cv2.imwrite 函数保存融合后的图像，并使用 cv2.imshow 函数显示结果图像。

详细代码及注释

import cv2

# 读取图像
bg = cv2.imread('a.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)  # 读取背景图像
fg = cv2.imread('b.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)  # 读取前景图像

# 检查图像是否成功读取
if bg is None or fg is None:
    print("Error: Image(s) not found!")
    exit()

# 调整图像大小
dim = (691, 393)  # 设定目标尺寸
resized_bg = cv2.resize(bg, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)  # 调整背景图像大小
resized_fg = cv2.resize(fg, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)  # 调整前景图像大小

# 图像融合
blend = cv2.addWeighted(resized_bg, 0.5, resized_fg, 0.8, 0)  # 融合图像，背景图像权重为0.5，前景图像权重为0.8

# 保存融合后的图像
cv2.imwrite('blend.jpg', blend)  # 将融合后的图像保存为 blend.jpg

# 显示融合后的图像
cv2.imshow('blend', blend)  # 在窗口中显示融合后的图像
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有 OpenCV 窗口

代码详解

1. 导入 OpenCV 库

import cv2

import cv2：导入 OpenCV 库，用于图像处理和显示。

2. 读取图像

bg = cv2.imread('a.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)  # 读取背景图像
fg = cv2.imread('b.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)  # 读取前景图像

cv2.imread('a.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)：读取背景图像 a.jpg，并以彩色模式加载。
cv2.imread('b.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)：读取前景图像 b.jpg，并以彩色模式加载。

3. 检查图像是否成功读取

if bg is None or fg is None:
    print("Error: Image(s) not found!")
    exit()

if bg is None or fg is None：检查图像是否成功读取，如果任一图像未找到，则输出错误信息并退出程序。

4. 调整图像大小

dim = (691, 393)  # 设定目标尺寸
resized_bg = cv2.resize(bg, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)  # 调整背景图像大小
resized_fg = cv2.resize(fg, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)  # 调整前景图像大小

dim = (691, 393)：设定目标尺寸为 691x393。
cv2.resize(bg, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)：将背景图像 bg 调整到目标尺寸 dim，插值方法为 INTER_AREA。
cv2.resize(fg, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)：将前景图像 fg 调整到目标尺寸 dim，插值方法为 INTER_AREA。

5. 图像融合

blend = cv2.addWeighted(resized_bg, 0.5, resized_fg, 0.8, 0)  # 融合图像，背景图像权重为0.5，前景图像权重为0.8

cv2.addWeighted(resized_bg, 0.5, resized_fg, 0.8, 0)：将调整后的背景图像 resized_bg 和前景图像 resized_fg 进行加权融合，背景图像的权重为 0.5，前景图像的权重为 0.8，偏移量为 0。

6. 保存和显示结果图像

cv2.imwrite('blend.jpg', blend)  # 将融合后的图像保存为 blend.jpg
cv2.imshow('blend', blend)  # 在窗口中显示融合后的图像
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有 OpenCV 窗口

cv2.imwrite('blend.jpg', blend)：将融合后的图像 blend 保存为 blend.jpg。
cv2.imshow('blend', blend)：在窗口中显示融合后的图像 blend。
cv2.waitKey(0)：等待用户按键，按任意键继续执行。
cv2.destroyAllWindows()：关闭所有 OpenCV 窗口。

运行效果展示

假设我们有以下两张图像：

背景图像 a.jpg：
前景图像 b.jpg：

运行上述代码后，生成的融合图像 blend.jpg 如下所示：

融合图像 blend.jpg：

总结

本文详细介绍了如何使用 OpenCV 实现图像融合，包括读取图像、调整图像大小、图像融合以及保存和显示结果图像。通过理解这些基本概念和技术，你可以更加灵活地在图像处理和创意设计中应用 OpenCV。

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