平时会遇到两张图片进行融合的情况，有时需要自己写代码去实现。这里使用python+numpy实现相关操作。
一般会有如下几种情况：
- 两张尺寸相同的图片融合
# alpha为图片的透明度
dest = top_img*alpha + bottom_img*(1-alpha)
- 两张大小不同的图片融合
这种情况会比较复杂，需要为其中一张图添加一维透明通道，用以记录其每个像素的透明信息。而且为其添加位置信息。
def combine(top_img, bottom_img, alpha, position):
'''
合并两张图片：
args:
[in] top_img: 图像元素
[in] bottom_img: 图像背景
[in] alpha: 上层图片透明度
[in] position: 上层图片左上角坐标(x,y)
return:
[out] image: 合并之后的图像
'''
# todo: 验证输入数据是否在合理区间内
top_h,top_w = top_img.shape[:2]
bottom_h,bottom_w = bottom_img.shape[:2]
pos_x,pos_y = position[0],position[1]
# 像素归一化
top_img_float = top_img/255.0
bottom_img_float = bottom_img/255.0
# 为top_img添加透明通道
cha_on_bg = np.zeros_like(bottom_img,dtype=np.float16)
cha_on_bg[pos_y:pos_y+top_h,pos_x:pos_x+top_w,:] = top_img_float
alpha_channel = np.zeros((bottom_h,bottom_w),dtype=np.float16)
alpha_channel[pos_y:pos_y+top_h,pos_x:pos_x+top_w] = alpha
alpha_channel = np.expand_dims(alpha_channel, axis=-1)
cha_rgba = np.dstack((cha_on_bg,alpha_channel))
# 通道分割与图片融合
comb_b = cha_rgba[:,:,0]*cha_rgba[:,:,3]+bottom_img_float[:,:,0]*(1-cha_rgba[:,:,3])
comb_g = cha_rgba[:,:,1]*cha_rgba[:,:,3]+bottom_img_float[:,:,1]*(1-cha_rgba[:,:,3])
comb_r = cha_rgba[:,:,2]*cha_rgba[:,:,3]+bottom_img_float[:,:,2]*(1-cha_rgba[:,:,3])
comb_rgb = np.dstack( (comb_b,comb_g,comb_r))
comb_rgb = (comb_rgb*255).astype(np.uint8)
return comb_rgb
