OpenCV_Python 图像融合时两张图片大小不一致的解决方法

当进行图像融合时，被叠加的两张图片的大小、类型（高度 / 宽度 / 通道数）必须相同。请点击查看

但是如果这两张图片大小不相同，怎么解决？有两种方法可以解决这个问题：

1. 重置其中一张图片的大小类型，使其与另一张图片大小类型相同；
2. 在较大的图片中创建激活区域 roi，roi 的大小类型应与另一张图片的相同。

注意：方法 1 改变图片大小时，图片的分辨率也会发生变化，因此图片的内容会产生形变；方法 2 没有改变图片的大小，故不会有这种问题产生。

主要函数

dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

scr：原图像
dsize：输出的图像大小
dst：输出的图像。当参数 dsize 不为 0 时，dst 的大小为 size；否则，它的大小需要根据 src 的大小，fx 和 fy 决定。dsize=Size(round(fx∗src.cols),round(fy∗src.rows))
dst 的类型与原图像相同
fx: 沿水平轴的比例因子 (double)dsize.width/src.cols
fy: 沿垂直轴的比例因子 (double)dsize.height/src.rows

参数 dsize 和参数 (fx, fy) 不能够同时为 0

interpolation：插值方法，共 5 种：
1. INTER_LINEAR - 双线性插值（默认）（放大图像推荐使用）
2. INTER_NEAREST - 最近邻插值
3. INTER_AREA - 基于像素局部的重采样插值（缩小图像推荐使用）。该方法对于图像抽取（image decimation）来说可能更好，但如果是放大图像，和最近邻插值效果类似。
4.INTER_CUBIC - 基于 4x4 像素邻域的 3 次插值（放大图像推荐使用）
5.INTER_LANCZOS4 - 基于 8x8 像素邻域的 Lanczos（兰索斯）插值

引用官方文档 Geometric Image Transformations
dst – Destination image. It has the size dsize (when it is non-zero) or the size computed from src.size() , fx , and fy . The type of dst is the same as of src .
dsize – Destination image size. If it is zero, it is computed as:
dsize=Size(round(fx∗src.cols),round(fy∗src.rows))

注意：也就是说cv2.resize函数的dst和dsize参数输入是 （宽度，高度），与img.shape相反。
对于img.shape的输出参数以及对应坐标请点击这里查看

方法 1：重置其中一张图片的大小类型，使其与另一张图片大小类型相同

pic1:

pic2:

import cv2

pic1 = cv2.imread(r'C:\Users\HP\Desktop\aa.jpg')
pic2 = cv2.imread(r'C:\Users\HP\Desktop\bb.jpg')


rows, cols = pic1.shape[:2]         # 获取pic1的高度、宽度
# print(pic1.shape[:2])  # (700, 700)
# print(pic2.shape[:2])  # (273, 212)

dst_img = cv2.resize(pic2, (cols, rows))   # 放大图像

运行结果：

方法 2 在较大的图片中创建激活区域 roi，roi 的大小类型应与另一张图片的相同

import cv2

pic1 = cv2.imread(r'C:\Users\HP\Desktop\aa.jpg')
pic2 = cv2.imread(r'C:\Users\HP\Desktop\bb.jpg')

# 根据小图像的大小，在大图像上创建激活区域roi（放置位置任意取）
rows, cols = pic2.shape[:2]         # 获取pic1的高度、宽度
roi = pic1[0:rows, 0:cols]

dst = cv2.addWeighted(pic2, 0.8, roi, 0.2, 0)  # 图像融合
add_img = pic1.copy()  # 对原图像进行拷贝
add_img[0:rows, 0:cols] = dst  # 将融合后的区域放进原图

# 显示图片
cv2.imshow('res', add_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

激活区域如图：

融合图片如图：