第一个参数:src1,表示进行加权操作的第一个图像对象 第二个参数:double型的alpha,表示第一个图像的加权系数 第三个参数:src2,表示进行加权操作的第二个图像对象 第四个参数:double型的beta,表示第二个图像的加权系数,很多情况下,有关系 alpha+beta=1.0 第五个参数:double型的gamma,表示一个 作用到加权和后的...
(1)首先建立两幅图片的高斯金字塔,然后根据高斯金字塔建立拉普拉斯金字塔,层数越高,融合效果越好 (2)建立一个mask掩膜,表示融合的位置。比如要对图片的中间进行融合,那么其中一张图片所对应的掩膜图像的左半为1,右半为0,另外一张图片所对应的掩膜图像的左半为0,右半为1。将此mask掩膜也建立出一个高斯金字塔,用于...
这里我观察了右侧图像透视变换的结果,发现一般都是一个不规则的图像,以我老家房屋的图像为例:对齐+透视变换之后如下: 生成的mask图像如下: 如果想要完美的融合,就不能随便制定区域融合,而是根据右侧透视变换之后的图像,来生成每一行有多少列是跟左侧图像重叠的,然后自动计算重叠区域大小,计算间隔值,完成最终mask权重图...
C++ OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库,可以用来处理图像和视频数据。与图像处理算法融合意味着将自定义的图像处理算法与OpenCV库结合起来,以实现更复杂和特定的图像处理任务。 在C++ OpenCV中,可以通过编写自定义的图像处理算法,然后利用OpenCV提供的函数和工具来实现算法的功能。例如,可以使用OpenCV的图像读取和保存功能...
在OpenCV中,图像融合算法的实现主要依赖于两个重要的模块:图像融合核心模块和图像融合控制模块。图像融合核心模块用于实现图像特征的提取和融合操作,包括灰度变换、颜色空间变换、直方图均衡化等。图像融合控制模块则用于调整融合过程中的参数,例如权重和阈值等,以获得最佳效果。
经过分析发现:效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息,直接通过手动指定了融合区域跟阈值,而不是根据图像实际位置由图像生成mask层,根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值,如此可以解决融合不够自然或者看上去拼接效果不好。最终改进之后的两张图像拼接效果如下: ...
经过分析发现:效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息,直接通过手动指定了融合区域跟阈值,而不是根据图像实际位置由图像生成mask层,根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值,如此可以解决融合不够自然或者看上去拼接效果不好。最终改进之后的两张图像拼接效果如下: ...
经过分析发现:效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息,直接通过手动指定了融合区域跟阈值,而不是根据图像实际位置由图像生成mask层,根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值,如此可以解决融合不够自然或者看上去拼接效果不好。最终改进之后的两张图像拼接效果如下: ...
经过分析发现:效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息,直接通过手动指定了融合区域跟阈值,而不是根据图像实际位置由图像生成mask层,根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值,如此可以解决融合不够自然或者看上去拼接效果不好。最终改进之后的两张图像拼接效果如下: ...
opencv 图像融合 蒙版 opencv图像融合算法 图像特效 ## 图像融合 图像融合,即按照一定的比例将俩张图片融合在一起。 执行这样的融合需要用到opencv提供的如下api: cv.addWeighted(图像1,权重1,图像2,权重2,叠加之后的像素偏移值) 注意: 进行叠加的两张图片宽高应该相同...