使用cv2进行图像融合

加入我们有两张图，分别是这样：

我们想要将第二个放置在第一个图上，直接贴图就是这样的：

这样贴着，没啥意义，我们使用seamlessClone处理一下就会变得很好：

看着自然很多了吧，上述的代码如下：

import cv2
import numpy as npb3=cv2.imread('b3.jpg')
b2=cv2.imread('b2.jpg')
#b1=cv2.resize(b1,(256,256))
center_x=300
center_y=500#normal_clone
mask = 255 * np.ones(b3.shape, b3.dtype)
normal_clone = cv2.seamlessClone(b3, b2, mask, (center_x+256,center_y-256), cv2.NORMAL_CLONE)
cv2.imshow('normal_clone',normal_clone)
#max_clone
max_clone = cv2.seamlessClone(b3, b2, mask, (center_x+256,center_y-256), cv2.MIXED_CLONE)
cv2.imshow('max_clone',max_clone)
#直接贴
#print(b3.shape)
b2[200:416,300:1151]=b3
cv2.imshow('b2',b2)
cv2.waitKey(0)

同样，我们想讲一个美女头像贴在这个草原上：

先看一下直接贴的效果：

看着是不是很别扭

接下使用seamlessClone看一下：

看着这样更自然很多，上面使用了normal_clone和max_clone两种模式，上述的例子看起来差别不大，但是有的例子差距就会很多，需要自己选择。

至此，使用cv2里面seamlessClone方式，应该熟悉了，代码如下：

import cv2
import numpy as npb1=cv2.imread('b1.jpg')
b2=cv2.imread('b2.jpg')
b1=cv2.resize(b1,(256,256))
center_x=300
center_y=500#normal_clone
mask = 255 * np.ones(b1.shape, b1.dtype)
normal_clone = cv2.seamlessClone(b1, b2, mask, (center_x+256,center_y-256), cv2.NORMAL_CLONE)
cv2.imshow('normal_clone',normal_clone)
#max_clone
max_clone = cv2.seamlessClone(b1, b2, mask, (center_x+256,center_y-256), cv2.MIXED_CLONE)
cv2.imshow('max_clone',max_clone)
#直接贴
b2[center_x-128:center_x+128,center_y-128:center_y+128]=b1
cv2.imshow('b2',b2)
cv2.waitKey(0)

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