你刚才读取了两张待拼接图像，计算的时候为什么只用了一张

非常抱歉我之前的回答有误。你是正确的，我在计算拼接精度时应该使用两张待拼接的图像进行比较，而不是只使用一张图像。

为了计算图像拼接的精度，你可以按照以下步骤进行：

1. 读取待拼接的两张图像和拼接结果图像。

image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
stitched_image = cv2.imread('stitched_image.jpg')

2. 将待拼接的两张图像与拼接结果进行比较，可以使用差异度或误差来评估拼接精度。

diff1 = cv2.absdiff(image1, stitched_image)  # 计算图像1与拼接结果的差异
diff2 = cv2.absdiff(image2, stitched_image)  # 计算图像2与拼接结果的差异

3. 根据差异度或误差评估拼接精度。可以使用不同的评估指标，如均方误差（MSE），峰值信噪比（PSNR）等。

mse1 = np.mean((diff1 ** 2))  # 图像1与拼接结果的均方误差
mse2 = np.mean((diff2 ** 2))  # 图像2与拼接结果的均方误差

psnr1 = cv2.PSNR(image1, stitched_image)  # 图像1与拼接结果的峰值信噪比
psnr2 = cv2.PSNR(image2, stitched_image)  # 图像2与拼接结果的峰值信噪比

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整和优化。另外，还可以探索其他评估指标和方法来评估图像拼接的精度，以便更好地满足应用需求。