根據(jù)導師作業(yè)安排，在學習數(shù)字圖像處理（剛薩雷斯版）第六章 彩色圖像處理 中的彩色模型后，導師安排了一個比較有趣的作業(yè)：

公司主營業(yè)務(wù)：網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計、移動網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團隊。公司秉承以“開放、自由、嚴謹、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團隊有機會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出河源免費做網(wǎng)站回饋大家。

融合原理為：

1 注意：遙感原RGB圖image和灰度圖Grayimage為測試用的輸入圖像；

2 步驟：（1）將RGB轉(zhuǎn)換為HSV空間（H：色調(diào)，S：飽和度，V：明度）；

（2）用Gray圖像誒換掉HSV中的V；

（3）替換后的HSV轉(zhuǎn)換回RGB空間即可得到結(jié)果。

書上只介紹了HSI彩色模型，并沒有說到HSV，所以需要網(wǎng)上查找資料。

Python代碼如下：

import cv2
import numpy as np
import math
from matplotlib import pyplot as plt
def caijian(img):#裁剪圖像與否根據(jù)選擇圖像大小而定，調(diào)用了OpenCV函數(shù)
weight=img.shape[0]
height=img.shape[1]
print(“圖像大小為：%d*%d”%(weight,height))
img=cv2.resize(img,(int(weight/2),int(height/2)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
return(img)
def graytograyimg(img):
grayimg=img1
weight=img.shape[0]
height=img.shape[1]
for i in range(weight):
for j in range(height):
grayimg[i,j]=0.299img[i,j,0]+0.587img[i,j,1]+0.114img[i,j,2]
return(grayimg)
def RGBtoHSV(img):
b,g,r=cv2.split(img)
rows,cols=b.shape
H=np.ones([rows,cols],“float”)
S=np.ones([rows,cols],“float”)
V=np.ones([rows,cols],“float”)
print(“RGB圖像大?。?d*%d”%(rows,cols))
for i in range(0, rows):
for j in range(0, cols):
MAX=max((b[i,j],g[i,j],r[i,j]))
MIN=min((b[i,j],g[i,j],r[i,j]))
V[i,j]=MAX
if V[i,j]0:
S[i,j]=0
else:
S[i,j]=(V[i,j]-MIN)/V[i,j]
if MAXMIN:
H[i,j]=0 # 如果rgb三向量相同，色調(diào)為黑
elif V[i,j]==r[i,j]:
H[i,j]=(60*(float(g[i,j])-b[i,j])/(V[i,j]-MIN))
elif V[i,j]==g[i,j]:
H[i,j]=60*(float(b[i,j])-r[i,j])/(V[i,j]-MIN)+120
elif V[i,j]==b[i,j]:
H[i,j]=60*(float(r[i,j])-g[i,j])/(V[i,j]-MIN)+240
if H[i,j]<0:
H[i,j]=H[i,j]+360
H[i,j]=H[i,j]/2
S[i,j]=255*S[i,j]
result=cv2.merge((H,S,V)) # cv2.merge函數(shù)是合并單通道成多通道
result=np.uint8(result)
return(result)
def graytoHSgry(grayimg,HSVimg):
H,S,V=cv2.split(HSVimg)
rows,cols=V.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
V[i,j]=grayimg[i][j][0]
newimg=cv2.merge([H,S,V])
newimg=np.uint8(newimg)
return newimg
def HSVtoRGB(img,rgb):
h2,s1,v1=cv2.split(img)
rg = rgb.copy()
rows,cols=h2.shape
r,g,b=0.0,0.0,0.0
b1,g1,r1 = cv2.split(rg)
print(“HSV圖像大小為：%d*%d”%(rows,cols))
for i in range(rows):
for j in range(cols):
h=h2[i][j]
v=v1[i][j]/255
s=s1[i][j]/255
h=h3
hx=int(h/60.0)
hi=hx%6
f=hx-hi
p=v(1-s)
q=v*(1-fs)
t=v(1-(1-f)s)
if hi0:
r,g,b=v,t,p
elif hi1:
r,g,b=q,v,p
elif hi2:
r,g,b=p,v,t
elif hi3:
r,g,b=p,q,v
elif hi4:
r,g,b=t,p,v
elif hi5:
r,g,b=v,p,q
r,g,b=(r255),(g255),(b255)
r1[i][j]=int®
g1[i][j]=int(g)
b1[i][j]=int(b)
rg=cv2.merge([b1,g1,r1])
return rg
img=cv2.imread(“D:/RGB.bmp”)
gray=cv2.imread(“D:/gray.bmp”)
img=caijian(img)
gray=caijian(gray)
grayimg=graytograyimg(gray)
HSVimg=RGBtoHSV(img)
HSgray=graytoHSgry(grayimg,HSVimg)
RGBimg=HSVtoRGB(HSgray,img)
cv2.imshow(“image”,img)
cv2.imshow(“Grayimage”,grayimg)
cv2.imshow(“HSVimage”,HSVimg)
cv2.imshow(“HSGrayimage”,HSgray)
cv2.imshow(“RGBimage”,RGBimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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網(wǎng)頁題目：Python+OpenCV實現(xiàn)圖像融合的原理及代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁鏈接：http://jinyejixie.com/article42/dijcec.html

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