图像配准之后的融合代码

以下是一个示例代码，演示了如何在图像配准后进行加权融合：

import cv2
import numpy as np

# 加载两张待配准的图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 进行图像配准操作
# 这里使用了简单的平移配准，您可以根据实际情况选择更复杂的方法
# 在这个示例中，假设图像已经对齐并且没有旋转或缩放
# 如果需要更精确的配准，请选择合适的配准算法
# 并使用findTransformECC()或findHomography()等函数进行配准

# 计算图像1的权重
weight_image1 = 0.6

# 计算图像2的权重
weight_image2 = 1 - weight_image1

# 进行加权融合
blended_image = cv2.addWeighted(image1, weight_image1, image2, weight_image2, 0)

# 显示融合结果
cv2.imshow('Blended Image', blended_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个简单的示例代码，使用了简单的平移配准和加权融合方法。在实际应用中，您可能需要根据具体情况选择适当的配准方法，并根据配准结果和图像特点调整权重。另外，还可以尝试其他的融合方法，如均值融合、混合融合等，以获得更好的效果。