先扩张一些关于属数值计算的学习
#方法一：直接加数值 #img_sheep = img_sheep +10 #表示每一个像数值加10 #表示显示五行，所有的列，0表示B通道（BGR）[第几行：第几行，第几列：第几列，通信] img_sheep[:5,:,0] 方法二：两张图的数值直接相加 #直接相加的方法，相当于%256.例：152+182=334>256，所以334%256=38，就显示38 (img_sheep + img_RMO)[:5,:,0] 方法三：用函数 #函数相加法.相加的什么值就是什么值，但最大的255 #例：超范围的：233+230=255 不超范围的：13+13=26 cv2.add(img_sheep,img_RMO)[:5,:,0]
图像融合的Python的代码展示：
import cv2
#导入pyplot并将其命名为plt(导入包)
import matplotlib.pyplot as plt;
#图像融合
#resize函数（列数，行数）与shaep（行数，列数）相反
#resize函数是用来改照片的尺寸大小的
img_RMO = cv2.resize(img_RMO,(632,444))
cv2.imshow('RMO',img_RMO)
#另一种改变照片大小的方式,表示行扩大1.5倍，列不变
res = cv2.resize(img_sheep, (0,0), fx=1.5, fy=2)
cv2.imshow('res',res)
#addWeighted函数,表达的结果为R=img_sheep*0.4+img_RMO*0.56+0
res = cv2.addWeighted(img_sheep, 0.4,img_RMO, 0.6,0)
cv2.imshow('res',res)
注意：调用addWeighted函数时，两张照片的大小应该一致
效果展示：
利用cv2.resize函数改变照片大小
第二种改变照片大小的方式：
照片融合的结果：
