作者：非妃是公主
专栏：《计算机视觉》
个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩
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Cannot find reference ‘imread‘ in ‘init.py‘
error: (-209:Sizes of input arguments do not match) The operation is neither ‘array op array‘ (where
主要是由于需要进行运算的两个图像矩阵大小不一致造成的。
具体地说，对于图像尺寸问题，这次报错也体会到了为什么图像都要64×64，128×128……这些2的倍数次方的数，其中一个原因就是，下采样和上采样(卷积和反卷积)是图像处理中两个很重要的运算，而这些2的次方大小尺寸的图像经过下采样和上采样后大小不会发生变化。
比如在金子塔融合过程中，计算拉普拉斯金字塔时存在着subtract操作，即两张图像做差；而图像融合时，又需要利用拉普拉斯矩阵进行add操作，即两张图像像素求和。
求差和求和就需要两张图像的尺寸相同，由于图像的尺寸的不规则(不是2的倍数)，就很难保证经过多次卷积再反卷积依然可以得到相同大小的图像。具体报错如下：
解决方案如下，增加sameSize(imgA: numpy.ndarray, imgB: numpy.ndarray)函数，如下：
def sameSize(imgA: numpy.ndarray, imgB: numpy.ndarray):
"""
两张尺寸不同的图片
:param imgA: 图片 A
:param imgB: 图片 B
:return: 统一尺寸的两张图像: tuple
"""
row1, col1 = imgA.shape[0:2]
row2, col2 = imgB.shape[0:2]
row = min(row1, row2)
col = min(col1, col2)
imgA = imgA[0:row, 0:col]
imgB = imgB[0:row, 0:col]
return imgA, imgB
函数中调用如下：
通过返回值和参数进行传递即可。
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