python中图像配准拼接后分界线太明显怎么融合一下

在 Python 中，可以使用图像融合技术来减少图像配准拼接后分界线的可见度。以下是一种常用的方法：

1. 加载拼接后的图像：

import cv2

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

2. 获取图像配准拼接后的重叠区域：

overlap_area = image1[:, -overlap_width:]

3. 应用图像融合技术，例如线性混合（Blending）或多频段融合（Multi-band Blending）：

# 线性混合
blended_image = cv2.addWeighted(image1, 0.5, image2, 0.5, 0)

# 多频段融合
# 可以使用 Pyramids 进行图像金字塔处理，然后进行多频段融合

# 示例代码：
# 构建图像金字塔
num_levels = 6
pyramid1 = cv2.buildPyramid(image1, num_levels)
pyramid2 = cv2.buildPyramid(image2, num_levels)

# 多频段融合
blended_image = pyramid1[0]  # 最高分辨率图像作为初始图像
for level in range(1, num_levels):
    blended_image = cv2.add(
        cv2.resize(blended_image, pyramid1[level].shape[:2][::-1]),
        pyramid2[level]
    )

4. 将融合后的图像与原始图像进行拼接：

result = np.hstack((image1[:, :-overlap_width], blended_image))

请根据实际情况调整参数和方法，以获得更好的融合效果。