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          基于OpenCV的圖像融合

          共 2444字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2020-12-18 07:40

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          本期我們將一起學(xué)習(xí)如何使用OpenCV的進(jìn)行圖像拼接。


          01. 目錄
          • python

          • 入門

          • 步驟1 —圖像導(dǎo)入

          • 步驟2-調(diào)整圖像大小

          • 步驟3-融合圖像

          • 步驟4-導(dǎo)出結(jié)果


          02. Python

          Python是一種通用的編程語言,在分析數(shù)據(jù)方面非常流行,它還可以讓幫助我們快速工作并更有效地集成系統(tǒng)。


          03. 入門

          對(duì)于該項(xiàng)目,我們將僅使用OpenCV庫。在處理計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目時(shí),OpenCV是必備軟件包。OpenCV(開源計(jì)算機(jī)視覺庫)是一個(gè)開源計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫OpenCV的構(gòu)建旨在為計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序提供通用的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),并加速在商業(yè)產(chǎn)品中使用機(jī)器感知。作為BSD許可的產(chǎn)品,OpenCV使企業(yè)可以輕松地使用和修改代碼。我們需要安裝此庫,以便可以在程序中使用它。為了使OpenCV正常工作,我們也必須安裝numpy庫。我們可以使用pip python庫管理器將它們安裝在一行中:

          pip install numpy opencv-python

          安裝完成后,讓我們將它們導(dǎo)入我們的代碼編輯器。對(duì)于這個(gè)項(xiàng)目,我們將使用Jupyter Notebook。OpenCV導(dǎo)入為cv2,如下所示:

          import cv2

          現(xiàn)在,我們開始進(jìn)行兩幅圖像的融合吧。下一步將詳細(xì)介紹此過程。


          04. 步驟1 —圖像導(dǎo)入

          我們可以嘗試多種不同圖像組合。比如可以將兩張不同的圖片或文本圖像與圖像組合在一起,或?qū)⒉噬尘芭c圖像組合在一起。我將把文本圖像與漂亮的背景圖像混合在一起。讓我們先來看看這兩個(gè)圖像:

          好吧,現(xiàn)在讓我們將它們導(dǎo)入我們的程序中。我創(chuàng)建了一個(gè)文件夾,并將其重命名為images。它與Jupyter筆記本文件位于同一文件夾中。

          bg = cv2.imread('images/background.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) fg = cv2.imread('images/foreground.png', cv2.IMREAD_COLOR)


          05. 第2步-調(diào)整圖像大小

          在此步驟中,我們將調(diào)整要混合的圖像的大小。此步驟也可以稱為預(yù)處理圖像。我們先調(diào)整圖像大小,以確保它們的尺寸相同。要使融合能夠正常進(jìn)行,需要使用相同的大小圖像。否則,它將返回錯(cuò)誤消息。在調(diào)整大小之前,讓我向您展示它們的原始大小:

          如您所見,背景圖像為853到1280像素。前景圖像為1440至2560像素。我們將使用OpenCV的調(diào)整大小功能調(diào)整它們的大小。

          dim = (1200, 800) resized_bg = cv2.resize(bg, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) resized_fg = cv2.resize(fg, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)

          現(xiàn)在,我們的圖像尺寸相同。我們可以進(jìn)行下一步,開始融合過程。


          06. 步驟3 —混合圖像

          有了OpenCV,我們可以用一行代碼來完成這項(xiàng)工作。將為我們完成混合的功能稱為addWeighted。它有5個(gè)參數(shù),可以列出為:圖像源1,src1權(quán)重,圖像源2,src2權(quán)重,伽瑪。每個(gè)圖像的權(quán)重值必須小于1。這是混合方程式:

          blend = (image scr1)*(src1 weight) + (image scr2)*(src2 weight) + gamma

          這是函數(shù)的數(shù)學(xué)原理。讓我們看看實(shí)際情況:

          blend = cv2.addWeighted(resized_bg, 0.5, resized_fg, 0.8, 0.0)

          我們給前景加了一些權(quán)重。這樣,背景將更暗,文本將更亮。到目前為止一切順利,混合完成。現(xiàn)在,我們導(dǎo)出我們的最終作品。


          07. 最后一步-導(dǎo)出結(jié)果

          現(xiàn)在,讓我們使用imwrite方法導(dǎo)出最終作品。這是將圖像另存為文件夾中的新圖像文件的行。

          cv2.imwrite('blended.png', blend)

          該程序最后完成了兩個(gè)不同圖像的融合。現(xiàn)在,大家應(yīng)該已經(jīng)對(duì)在實(shí)際項(xiàng)目中如何使用OpenCV(開源計(jì)算機(jī)視覺)庫有了一些了解。


          下載1:OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
          在「小白學(xué)視覺」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):擴(kuò)展模塊中文教程即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版,涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

          下載2:Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目31講
          小白學(xué)視覺公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目31講即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車道線檢測(cè)、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺。

          下載3:OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
          小白學(xué)視覺公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

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