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上一版本人脸跟奥特曼图片合并后边界感很严重#xff0c;于是查找资料发现CV2还有一个泊松函数很适合融合图像。具体代码如下#xff1a;
import numpy as np
import cv2usrFilePath newpic22.jpg
atmFilePath atm2.jpg
src cv2.imrea…优化说明
上一版本人脸跟奥特曼图片合并后边界感很严重于是查找资料发现CV2还有一个泊松函数很适合融合图像。具体代码如下
import numpy as np
import cv2usrFilePath newpic22.jpg
atmFilePath atm2.jpg
src cv2.imread(usrFilePath)
dst cv2.imread(atmFilePath)src_mask 255 * np.ones(src.shape, src.dtype)
center (200,180)
output cv2.seamlessClone(src, dst, src_mask, center, cv2.NORMAL_CLONE)cv2.imencode(.jpg, output)[1].tofile(radd_img.jpg)
cv2.imshow(output, output)
cv2.waitKey(0)我们来看看本次融合后的效果图
感觉边界感没有之前那么明显了算是比较合适的一次融合。
