當進行影象融合時，被疊加的兩張圖片的大小、型別（高度/寬度/通道數）必須相同。請點選檢視

但是如果這兩張圖片大小不相同，怎麼解決？有兩種方法可以解決這個問題：

1. 重置其中一張圖片的大小型別，使其與另一張圖片大小型別相同；
2. 在較大的圖片中建立感興趣區域roi，roi的大小型別應與另一張圖片的相同。

注意：方法1改變圖片大小時，圖片的解析度也會發生變化，因此圖片的內容會產生形變；方法2沒有改變圖片的大小，故不會有這種問題產生。

主要函式

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

• scr：原影象
• dsize：輸出的影象大小
• dst：輸出的影象。當引數dsize不為0時，dst的大小為size；否則，它的大小需要根據src的大小，fx和fy決定。$dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))$dst的型別與原影象相同
• fx:沿水平軸的比例因子 $(double)dsize.width/src.cols$
• fy:沿垂直軸的比例因子 $(double)dsize.height/src.rows$

引數dsize和引數(fx, fy)不能夠同時為0

• interpolation：插值方法，共5種
  • INTER_LINEAR - 雙線性插值（預設）（放大影象推薦使用）
  • INTER_NEAREST - 最近鄰插值
  • INTER_AREA - 基於畫素區域性的重取樣插值（縮小影象推薦使用）。該方法對於影象抽取（image decimation）來說可能更好，但如果是放大影象，和最近鄰插值效果類似。
  • INTER_CUBIC - 基於4x4畫素鄰域的3次插值（放大影象推薦使用）
  • INTER_LANCZOS4 - 基於8x8畫素鄰域的Lanczos（蘭索斯）插值

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：也就是說cv2.resize函式的dst和dsize引數輸入是 （寬度，高度），與img.shape相反。
對於img.shape的輸出引數以及對應座標請點選這裡檢視

2. cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) 影象融合函式請點選這裡檢視

方法1：重置其中一張圖片的大小型別，使其與另一張圖片大小型別相同

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os 
os.chdir('C:/Users/lenovo/Desktop/')

bear = cv2.imread('BearBrown.jpg')
sky = cv2.imread('Sky.jpg')

rows, cols = sky.shape[:2] #獲取sky的高度、寬度
#print(sky.shape[:2]) #(800, 1200)
#print(bear.shape[:2]) #(224, 224)
bear_dst = cv2.resize(bear,(cols,rows),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #放大影象
add_img = cv2.addWeighted(bear_dst,0.6,sky,0.4,0) #影象融合

# 顯示圖片
titles = ['BearBrown','Sky','add_img']
imgs = [bear,sky,add_img]
for i in range(len(imgs)):
    plt.subplot(2,3,i+1)
    imgs[i]=cv2.cvtColor(imgs[i],cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(imgs[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.axis('off')
plt.show()

效果展示：（布朗熊的高度寬度其實比天空的小）

方法2：在較大的圖片中建立感興趣區域roi，roi的大小型別應與另一張圖片的相同

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os 
os.chdir('C:/Users/lenovo/Desktop/')

bear = cv2.imread('BearBrown.jpg')
sky = cv2.imread('Sky.jpg')

# 根據小影象的大小，在大影象上建立感興趣區域roi（放置位置任意取）
rows, cols = bear.shape[:2] #獲取bear的高度、寬度
roi = sky[0:rows, 0:cols]

dst = cv2.addWeighted(bear,0.8,roi,0.2,0) #影象融合
add_img = sky.copy() #對原影象進行拷貝
add_img[0:rows, 0:cols] = dst  # 將融合後的區域放進原圖

# 顯示圖片
titles = ['BearBrown','Sky','add_img']
imgs = [bear,sky,add_img]
for i in range(len(imgs)):
    plt.subplot(2,3,i+1)
    imgs[i]=cv2.cvtColor(imgs[i],cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(imgs[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.axis('off')
plt.show()

效果展示：（布朗熊的高度寬度其實比天空的小）

方法2——沒有小影象的大小，同時還可以自由設定小影象在大影象的什麼位置融合。