关于图像梯度、散度、泊松融合
在看泊松融合的时候复习了一下梯度、散度(大学学的全还给老师了……
图像梯度计算
图像中的梯度和散度
看完上面两篇文章大致可以理解如何求梯度,为什么对梯度求偏导再相加的和为散度,然后可以看图像融合之泊松融合
python 实现泊松融合:
https://blog.csdn.net/aitail/article/details/106002129
https://zhuanlan.zhihu.com/p/68349210
使用python+opencv2实现泊松融合,使用上面的例子可以运行,但是需要注意的是:
- cv2.seamlessClone中参数p,即center坐标是目标图像粘到背景图像中的中心点位置,如(100,100),即目标图像移到背景图中,目标图像的中心点位于(100,100)。而且是(x, y)的格式,即先横坐标,再纵坐标,这一点上面的代码有误导,坐标计算错误会产生roi越界的错误。
参考:https://blog.csdn.net/ngy321/article/details/89454546
https://blog.csdn.net/qq_43258953/article/details/104999999
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