이미지 합성 - OpenCV-Python 이미지 융합에 대한 자세한 설명
영상처리에 있어서 영상합성은 중요한 작업이다. OpenCV는 이미지 합성을 구현하는 다양한 방법을 제공합니다. 그 중 cv::addWeighted() 함수는 흔히 사용되는 이미지 융합 방법이다. 새로운 융합 이미지를 생성하기 위해 특정 가중치를 가진 두 개의 이미지를 추가할 수 있습니다.
아래에서는 OpenCV의 cv::addWeighted() 함수에 대해 자세히 설명하고 해당 소스 코드를 제공합니다.
기능 프로토타입:
Dst(I)=알파×Img1(I)+베타×Img2(I)+감마
그 중 알파와 베타는 가중치 계수이고, 감마는 오프셋이다. 컬러 이미지의 경우 위의 방정식은 각 채널에 대해 독립적으로 수행됩니다.
샘플 코드:
cv2를 cv로 가져오기
numpy를 np로 가져 오기
이미지에서 읽기
img1 = cv.imread('img1.png')
img2 = cv.imread('img2.png')
이미지 융합
결과 = cv.addWeighted(img1, 0.7, img2, 0.3, 0)
융합된 이미지 표시
cv.imshow('결과', 결과)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
위의 예제 코드에서는 먼저 융합해야 할 두 이미지를 읽은 다음 cv::addWeighted() 함수를 사용하여 지정된 가중치 계수에 따라 두 이미지를 선형적으로 추가하고 마지막으로 융합된 이미지를 얻습니다. . 마지막으로 cv::imshow() 함수를 사용하여 결과를 표시합니다.
요약하다:
이미지 합성은 이미지 처리에서 중요한 작업입니다. OpenCV는 이미지 합성을 구현하는 다양한 방법을 제공합니다. 그 중 cv::addWeighted() 함수는 흔히 사용되는 이미지 융합 방법이다. 새로운 융합 이미지를 생성하기 위해 특정 가중치를 가진 두 개의 이미지를 추가할 수 있습니다. 이 글의 설명과 샘플 코드의 시연을 통해 모두가 OpenCV의 이미지 융합 방법에 대해 더 깊이 이해하게 되었다고 믿습니다.