本文将从多个方面介绍如何使用Python实现两张图片融合并展示代码实现过程。
一、图片融合的基本流程
图片融合的基本流程包括两个部分，分别为图像读取和图像处理。
1. 图像读取
使用Python中的OpenCV库来读取图像，OpenCV是一个用于计算机视觉和机器学习的开源计算机视觉库。读入的图像数据存储在numpy数组中。
import cv2
img1 = cv2.imread("IMG1.png")
img2 = cv2.imread("IMG2.jpg")
2. 图像处理
图像融合主要是在像素点层面上对两张图片进行混合处理。常见的混合方式有加权混合和按比例混合。
加权混合即对两张图片按照一定比例进行加权处理，公式为：
其中，dst为融合后的图像，weight_1和weight_2为两张图片的权值，src_1和src_2为两张图片的像素值。
按比例混合即对两张图片按照一定比例进行混合处理，公式为：
其中，dst为融合后的图像，src_1和src_2为两张图片的像素值，alpha为混合的比例。
#加权混合
dst = cv2.addWeighted(img1, weight_1, img2, weight_2, 0)
#按比例混合
dst = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, 1-alpha, 0)
二、使用Python实现两张图片融合的代码示例
下面是使用Python实现两张图片融合的完整代码示例：
import cv2
#读取图像
img1 = cv2.imread("IMG1.png")
img2 = cv2.imread("IMG2.jpg")
#图片融合
#加权混合
weight_1 = 0.4
weight_2 = 0.6
dst = cv2.addWeighted(img1, weight_1, img2, weight_2, 0)
#按比例混合
alpha = 0.5
dst = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, 1-alpha, 0)
#展示结果
cv2.imshow("result", dst)
cv2.waitKey()
三、总结
本文介绍了Python实现两张图片融合的基本流程和具体代码实现过程。读者可以根据自己的需求选择不同的图像混合方式，进一步实现图像融合的功能。