使用 Python 和 Numpy 将 2 个图像混合为 1 个答案

【问题标题】：Using Python and Numpy to blend 2 images into 1使用 Python 和 Numpy 将 2 个图像混合为 1 个
【发布时间】：2015-08-28 13:52:06
【问题描述】：

我需要将 2 个 numpy.ndarrays 作为参数并逐个像素地遍历它们中的每一个，将 2 个值相加并除以 2。

本质上是创建两者的混合图像并将其作为 numpy.ndarray 返回

这是我想出的，但确实可以使用一些建议。

    def blendImages(image1, image2):            
        it1 = np.nditer(image1)
        it2 = np.nditer(image2)            
        for (x) in it1:
            for (y) in it2:
                newImage = (x + y) / 2
        return newImage

【问题讨论】：

因为你包含了OpenCV标签，你可以使用dst = cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0)
关于 numpy 要记住的一点是，它会为您完成迭代（并且比原生 Python 快得多）。
谢谢 Miki，效果很好！我还在纠结这些功能，谢谢乔恩。
@yodish 很高兴它成功了。然后作为答案发布

标签： python opencv numpy

【解决方案1】：

你可以使用OpenCV函数addWeightedlike：

 cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0)`

【讨论】：

如何为超过 2 张图像添加加权？@Miki
@ryan 对于超过 2 张图片，请参阅其他答案
@Ryan，你发现了吗？当我执行blendof8 = weight * images[0] + weight * images[1] +... 时出现白屏

【解决方案2】：

只要数组大小相同：

newImage = 0.5 * image1 + 0.5 * image2

【讨论】：

它们的大小相同，我应该提到这一点。谢谢ebo，我试试看。
硬编码值 (0.5) 可能会运行得更快，但通常可以对任意数量的图像执行此操作，例如 def blendImages(*images): return np.mean(images, axis=0)
谢谢你们，但我无法让那行代码正常工作；但是 dst = cv2.addWeighted(image1,0.5,image2,0.5,0) 行确实有效。
结果图像变白了为什么会这样？
@askewchan，这为我返回了一个全白色像素的屏幕