昨天跟大家分享了马赛克和毛玻璃效果，今天想跟大家聊一聊图片融合和边缘检测。今天在csdn读了几篇open cv的文章，感觉好多知识点讲的都不是太明白。有时间就其中的几个点在跟大家讨论吧。
图片融合
图片融合就是将两张大小一样的图片各个像素点融合在一起，效果很杂乱，个人感觉有点类似于ps中的图层重叠。公式如下： new_picture = Img_0* A + Img_1*(1-A)
具体的代码实现：
Img_1 = cv2.imread("test.jpg")
Img_0 = cv2.imread("flower_1.jpg")
cv2.imshow("flower1",Img_0)
Imginfo = Img_0.shape
height = Imginfo[0]
width = Imginfo[1]
resH = int(height)
resW = int(width)
img0RES = Img_0[0:resH,0:resW]
img1RES = Img_1[0:resH,0:resW]
dst_1 = np.zeros((resH,resW,3),np.uint8)
dst_1= cv2.addWeighted(img0RES,0.5,img1RES,0.5,0)
cv2.imshow("dst",dst_1)
cv2.imshow("img",Img_1)
cv2.waitKey(0)
融合.PNG
个人感觉雾蒙蒙，蛮好看的（偷笑ing）
边缘检测
小编使用的是open cv中的canny函数来实现的，代码也比较简单，当然也可以遍历每个像素点，设置阈值来实现。
1.将图片转换为灰度图片 2、装载图片，设置门限阈值
gray = cv2.cvtColor(Img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgGS = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)
dat = cv2.Canny(Img,50,50)
边缘.PNG
假期马上就要结束了，感觉这个寒假除了长肉，没什么收获 [苦涩] ！从47飙到了52，嘤嘤嘤，，，，，
返校减肥吧
