OpenCV関数cv.add（）を使用するか、単純にnumpy演算res = img1 + img2を使用して、2つの画像を追加できます。2つの画像の深度とタイプは同じである必要があります。2番目の画像はスカラー値でもかまいません。
3つの融合
マージするとき、2つのイメージは通常同じサイズです。サイズが異なる場合は、まず大きなイメージの一部を切り取り、小さなイメージとマージしてから、元の大きなイメージ全体を置き換える必要があります。小さな画像部分を切り取ります。
"" "
＃@Time：2020/4/3
＃@Author：JMChen
" ""
import cv2 as cv
img1 = cv.imread（'logo.png'） img2 = cv.imread（'lena.png'） ＃in GET lena.png logo.png同じサイズと行ROI、COLS、チャネルIMG2 = img1.shape img_ROI1 = [ 0 ：行、0 ：COLS] img_ROI2 = cv.addWeighted（IMG1、0の。7、img_ROI1、0の3 、0）img2 [ 0 ：行、0 ：列] = img_ROI2 ＃混合画像を表示cv.imshow（'img2'、img2）cv.waitKey（0）＃2つの画像を追加（lena.png）+（ロゴ.png）Fusion img2 = cv.imread（'lena.png'）＃1、lena.pngとlogo.pngで同じROIを取得img_ROI1 = img2 [ 0 ：行、0 ：cols] ＃2、単純なしきい値セグメンテーションを使用して、logo.pngのグレースケールイメージに基づいてマスクimg1_grayを作成cv.cvtColor =（IMG1、cv.COLOR_BGR2GRAY）RET、マスク= cv.threshold（img1_gray、10、255、cv.THRESH_BINARY）mask_inv = cv.bitwise_not（マスク）＃3、ビット単位の論理積マスクを用いて、除去されますロゴのゼロ以外の部分で、新しい画像を取得しますnew_img2 = cv.bitwise_and（img_ROI1、img_ROI1、mask = mask_inv）＃4、新しい画像をロゴに追加し、この部分を元の画像のimg_ROI1部分で置き換えますdst = cv。 add（img1、new_img2）img2 [ 0 ：rows、0 ：cols] = dst cv.imshow（'res'、img2）cv.waitKey（0）cv.destroyAllWindows（）＃別のフュージョンを実装するimg2 = cv.imread （'lena.png'）img_ROI1 = img2 [ 0 ：行、0：COLS] DST_1 = cv.addWeighted（img_ROI1、0。55、DST、0。45、0）IMG2 [ 0 ：行、0 ：COLS] = DST_1 cv.imshow（'res_2'、IMG2）cv.waitKey（0 ）cv.destroyAllWindows（）
効果は次のとおりです。
関連する比例パラメータは、必要に応じて調整できます
OpenCVモジュールを使用して画像融合を実現するPythonのサンプルコードに関するこの記事を紹介します。関連するOpenCV画像融合コンテンツについては、以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。