本期我们将一起学习如何使用OpenCV的进行图像拼接。

01. 目录

• python
• 入门
• 步骤1 —图像导入
• 步骤2-调整图像大小
• 步骤3-融合图像
• 步骤4-导出结果

02. Python

Python是一种通用的编程语言，在分析数据方面非常流行，它还可以让帮助我们快速工作并更有效地集成系统。

03. 入门

对于该项目，我们将仅使用OpenCV库。在处理计算机视觉项目时，OpenCV是必备软件包。OpenCV(开源计算机视觉库)是一个开源计算机视觉和机器学习软件库OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。作为BSD许可的产品，OpenCV使企业可以轻松地使用和修改代码。我们需要安装此库，以便可以在程序中使用它。为了使OpenCV正常工作，我们也必须安装numpy库。我们可以使用pip python库管理器将它们安装在一行中：

pip install numpy opencv-python

安装完成后，让我们将它们导入我们的代码编辑器。对于这个项目，我们将使用Jupyter Notebook。OpenCV导入为cv2，如下所示：

import cv2

现在，我们开始进行两幅图像的融合吧。下一步将详细介绍此过程。

04. 步骤1 —图像导入

我们可以尝试多种不同图像组合。比如可以将两张不同的图片或文本图像与图像组合在一起，或将彩色背景与图像组合在一起。我将把文本图像与漂亮的背景图像混合在一起。让我们先来看看这两个图像：

好吧，现在让我们将它们导入我们的程序中。我创建了一个文件夹，并将其重命名为images。它与Jupyter笔记本文件位于同一文件夹中。

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

05. 第2步-调整图像大小

在此步骤中，我们将调整要混合的图像的大小。此步骤也可以称为预处理图像。我们先调整图像大小，以确保它们的尺寸相同。要使融合能够正常进行，需要使用相同的大小图像。否则，它将返回错误消息。在调整大小之前，让我向您展示它们的原始大小：

如您所见，背景图像为853到1280像素。前景图像为1440至2560像素。我们将使用OpenCV的调整大小功能调整它们的大小。

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

现在，我们的图像尺寸相同。我们可以进行下一步，开始融合过程。

06. 步骤3 —混合图像

有了OpenCV，我们可以用一行代码来完成这项工作。将为我们完成混合的功能称为addWeighted。它有5个参数，可以列出为：图像源1，src1权重，图像源2，src2权重，伽玛。每个图像的权重值必须小于1。这是混合方程式：

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

这是函数的数学原理。让我们看看实际情况：

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

我们给前景加了一些权重。这样，背景将更暗，文本将更亮。到目前为止一切顺利，混合完成。现在，我们导出我们的最终作品。

07. 最后一步-导出结果

现在，让我们使用imwrite方法导出最终作品。这是将图像另存为文件夹中的新图像文件的行。

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

该程序最后完成了两个不同图像的融合。现在，大家应该已经对在实际项目中如何使用OpenCV(开源计算机视觉)库有了一些了解。