基本的图像融合（不依赖CV库）

实现图像卷积：

def my_imfilter(image, kernel):

计算图像r通道的协方差 data_r=cov(kernel, image[:, :, 0]) # 对图像r通道进行分离并完成卷积操作
计算图像g通道的协方差 data_g=cov(kernel, image[:, :, 1])# 对图像g通道进行分离并完成卷积操作
计算图像b通道的协方差 data_b=cov(kernel, image[:, :, 2])# 对图像b通道进行分离并完成卷积操作

def cov(k, data):
[n, m] = np.shape(data)
[h, w] = np.shape(k)
hh = int(h / 2)
ww = int(w / 2)
img_new = []
padding_fm = np.zeros([n + h, m + w], dtype=float)
padding_fm[hh:hh + n, ww:ww + m] = data
for i in range(n):
line = []
for j in range(m):
a = padding_fm[i:i + h, j