准备2副背景图像,注意图像黑色的部分,是作为mask用的,我们会用灰度图的方式打开它们,这时黑色的部分值为0,则图像融合时候,可以把第二幅图像在黑色的部分显示出来. 代码非常简单,注意就是图像copyTo函数的使用,把背景图像copy到前景图像时候,掩码部分不会拷贝. CImageEffect::CImageEffect(){ backImage = cv::imread("background.png"); if(!backImage.data) QMessageBox::

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH’03), 22(3):313-318, 2003. 下载地址(paper+matlab代码): 泊松融合 2:泊松融合的一个基本介绍          http://blog.sina.com.cn/s/blog_4

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解 官网PHP实现 腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据 接口请求参数 和 应用密钥 计算 请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.73一种背景图像融合特效 /// <summary> /// Image merge process. /// </summary> /// <param name="bacImage">The background image.</param> /// <param name="dstImage">The source image.</param

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

(opencv08)cv.resize()调整图像大小 img = cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None) src 输入图片 dsize 输出图片尺寸 fx,fy 沿x轴,y轴的缩放系数 interpolation 插入方式 INTER_NEAREST 最近邻插值 INTER_LINEAR 双线性插值(默认设置).放大图片用这个,速度快.效果也不错. INTER_AREA 使用像素区域关系进行重

遥感图像融合的定义是通过将多光谱低分辨率的图像和高分辨率的全色波段进行融合从而得到信息量更丰富的遥感图像.常用的遥感图像融合方法有Brovey\PCA\Gram-Schmidt方法.其中Gram-Schmidt方法效果较好,且应用广泛.该方法由CraigA.Laben等人提出,已经被封装到多个遥感图像处理软件中.对于此算法的叙述,国内的李存军写的<两种高保真遥感影像融合方法比较>复述的很清楚,结合原文看清晰易懂. 具体步骤如下: 1.首先预处理数据,计算多光谱影像和全色波段重叠区域,得到裁剪后

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. 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>,作者:eastmount. 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. 当像素值<=255时,结果为"图像1+图像2",例如:120+48=168 当像素值>255时,结果为对25

两个图像的融合就是像素的融合了,其实手动操作即可,用函数操作更方便了. 下面代码的作用是融合阿狸和doctor,很和谐有木有! #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc,char **argv) { IplImage *src1 = cvLoadImage(argv[1],1); IplImage *src2 = cvLoadImage(argv[2],1); cvNamedWindow("image o

一.拉普拉斯融合基本步骤 1. 两幅图像L,R,以及二值掩模mask,给定金字塔层数level. 2. 分别根据L,R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔(层数为level),并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像(尺寸最小的图像,第level+1层): 拉普拉斯残差金字塔构建方法如下,以L图为例: (1) 对L进行高斯下采样得到downL,OpenCV中pyrDown()函数可以实现此功能.然后再对downL进行高斯上采样得到upL,OpenCV中pyrUp()函数可以实现此功能. (2) 计算原图L与

基于dlib68点人脸检测的小功能实现 图像旋转找的现成的方法,稍稍麻烦点的地方就是mask处理,虽然目的达到了,但是效果一般 import numpy as np import cv2 as cv import dlib import math # 做一个戴眼镜的滤镜效果 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('dlib/shape_predictor_68_face_landm

前面有介绍拉普拉斯融合,今天说下OpenCV泊松融合使用.顺便提一下,泊松是拉普拉斯的学生. 泊松融合的原理请参考这篇博文https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/68922319,讲的非常详细,此处不再赘述. OpenCV中集成了泊松融合,API为seamless Clone(),函数原型如下: 泊松融合是将一个src放进dst中,放置位置根据dst中P点为中心的一个前景mask大小范围内.融合过程会改变src图像中颜色以及梯度,达到无缝

实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar() addWeighted方法: 函数原型: void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);</span> 这个函数实现对输入的两幅图像进行线性系数的加权和. 第一个参数

自定义函数: function BF=Brovey_fuse(Hyperspectral_image,High_resolution_image) x0=imread(Hyperspectral_image); %高光谱影像 [a,b,c]=size(x0); x=; y=imread(High_resolution_image); %高分辨率灰度影像 y1=; xx=zeros(a,b,c); p=zeros(a,b,c); :a :b xx(f,e)=x(f,e,)+x(f,e,)+x(f,

单纯的变大再覆盖上去,头部检测信息不够全,效果实在是太差,就不多说了,只是按照自己的思路玩一玩,没有达到抖音上那么好的效果 import cv2 as cv import numpy as np import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('../dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat') def big_head(c

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

0.序言 这一篇博客我们将学习图像的几种算术运算,例如加法,减法,按位运算等. 1.图像加法 我们可以通过OpenCV函数 cv.add() 或仅通过numpy操作 res=img1+img2 res = img1 + img2 将两个图像加起来.两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值. 注意:OpenCV加法和Numpy加法之间有区别.OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算. 例如,考虑以下示例: >>> x = np.uint8([250])