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根据导师作业安排，在学习数字图像处理（刚萨雷斯版）第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后，导师安排了一个比较有趣的作业：
融合原理为：
1 注意：遥感原rgb图image和灰度图grayimage为测试用的输入图像；
2 步骤：（1）将rgb转换为hsv空间（h：色调，s：饱和度，v：明度）；
（2）用gray图像诶换掉hsv中的v；
（3）替换后的hsv转换回rgb空间即可得到结果。
书上只介绍了hsi彩色模型，并没有说到hsv，所以需要网上查找资料。
python代码如下：
import cv2 import numpy as np import math from matplotlib import pyplot as plt def caijian(img):#裁剪图像与否根据选择图像大小而定，调用了opencv函数 weight=img.shape[0] height=img.shape[1] print(“图像大小为：%d*%d”%(weight,height)) img=cv2.resize(img,(int(weight/2),int(height/2)),interpolation=cv2.inter_cubic) return(img) def graytograyimg(img): grayimg=img1 weight=img.shape[0] height=img.shape[1] for i in range(weight): for j in range(height): grayimg[i,j]=0.299img[i,j,0]+0.587img[i,j,1]+0.114img[i,j,2] return(grayimg) def rgbtohsv(img): b,g,r=cv2.split(img) rows,cols=b.shape h=np.ones([rows,cols],“float”) s=np.ones([rows,cols],“float”) v=np.ones([rows,cols],“float”) print(“rgb图像大小：%d*%d”%(rows,cols)) for i in range(0, rows): for j in range(0, cols): max=max((b[i,j],g[i,j],r[i,j])) min=min((b[i,j],g[i,j],r[i,j])) v[i,j]=max if v[i,j]0: s[i,j]=0 else: s[i,j]=(v[i,j]-min)/v[i,j] if maxmin: h[i,j]=0 # 如果rgb三向量相同，色调为黑 elif v[i,j]==r[i,j]: h[i,j]=(60*(float(g[i,j])-b[i,j])/(v[i,j]-min)) elif v[i,j]==g[i,j]: h[i,j]=60*(float(b[i,j])-r[i,j])/(v[i,j]-min)+120 elif v[i,j]==b[i,j]: h[i,j]=60*(float(r[i,j])-g[i,j])/(v[i,j]-min)+240 if h[i,j]<0: h[i,j]=h[i,j]+360 h[i,j]=h[i,j]/2 s[i,j]=255*s[i,j] result=cv2.merge((h,s,v)) # cv2.merge函数是合并单通道成多通道 result=np.uint8(result) return(result) def graytohsgry(grayimg,hsvimg): h,s,v=cv2.split(hsvimg) rows,cols=v.shape for i in range(rows): for j in range(cols): v[i,j]=grayimg[i][j][0] newimg=cv2.merge([h,s,v]) newimg=np.uint8(newimg) return newimg def hsvtorgb(img,rgb): h1,s1,v1=cv2.split(img) rg = rgb.copy() rows,cols=h1.shape r,g,b=0.0,0.0,0.0 b1,g1,r1 = cv2.split(rg) print(“hsv图像大小为：%d*%d”%(rows,cols)) for i in range(rows): for j in range(cols): h=h1[i][j] v=v1[i][j]/255 s=s1[i][j]/255 h=h2 hx=int(h/60.0) hi=hx%6 f=hx-hi p=v(1-s) q=v*(1-fs) t=v(1-(1-f)s) if hi0: r,g,b=v,t,p elif hi1: r,g,b=q,v,p elif hi2: r,g,b=p,v,t elif hi3: r,g,b=p,q,v elif hi4: r,g,b=t,p,v elif hi5: r,g,b=v,p,q r,g,b=(r255),(g255),(b255) r1[i][j]=int® g1[i][j]=int(g) b1[i][j]=int(b) rg=cv2.merge([b1,g1,r1]) return rg img=cv2.imread(“d:/rgb.bmp”) gray=cv2.imread(“d:/gray.bmp”) img=caijian(img) gray=caijian(gray) grayimg=graytograyimg(gray) hsvimg=rgbtohsv(img) hsgray=graytohsgry(grayimg,hsvimg) rgbimg=hsvtorgb(hsgray,img) cv2.imshow(“image”,img) cv2.imshow(“grayimage”,grayimg) cv2.imshow(“hsvimage”,hsvimg) cv2.imshow(“hsgrayimage”,hsgray) cv2.imshow(“rgbimage”,rgbimg) cv2.waitkey(0) cv2.destroyallwindows()
以上代码是在尽量不调用opencv函数的情况下编写，其目的是熟悉图像处理原理和python编程，注释很少，其中rgb转hsv原理，hsv转rgb原理，在csdn中都能找到，灰度图替换hsv中的v原理其实很简单，看代码就能明白，不用再找资料。
总结
以上所述是小编给大家介绍的python+opencv实现图像融合的原理及代码，希望对大家有所帮助
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