python消除图像拼接缝的代码

以下是使用泊松融合算法实现消除图像拼接缝的Python代码示例:

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 获取图像1和图像2的掩膜，用于指定图像1和图像2的重叠区域
mask1 = np.zeros(img1.shape[:2], np.uint8)
mask1[:, :img1.shape[1] // 2] = 255
mask2 = cv2.bitwise_not(mask1)

# 进行泊松融合
mixed_clone = cv2.seamlessClone(img1, img2, mask1, (img2.shape[1] // 2, img2.shape[0] // 2), cv2.NORMAL_CLONE)

# 显示结果
cv2.imshow('Mixed Image', mixed_clone)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先读取了两幅图像，然后使用`np.zeros()`函数创建了两个掩膜`mask1`和`mask2`，用于指定图像1和图像2的重叠区域。接着，使用`cv2.seamlessClone()`函数进行泊松融合，将图像1和图像2的重叠区域进行融合。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示融合后的图像。

需要注意的是，上述代码中使用的掩膜是手动指定的，在实际应用中需要根据具体情况进行调整。同时，泊松融合算法需要消耗大量的计算资源，对于大尺寸的图像可能需要一定的时间才能完成融合。