最佳缝合线的图像融合代码

对于图像融合中的最佳缝合线算法，以下是一个示例代码，使用OpenCV库进行实现：

import cv2
import numpy as np

def seamline_fusion(image1, image2):
    # 转换为灰度图像
    gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算图像梯度
    grad_x1 = cv2.Sobel(gray1, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    grad_y1 = cv2.Sobel(gray1, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    grad_x2 = cv2.Sobel(gray2, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    grad_y2 = cv2.Sobel(gray2, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

    # 计算梯度幅值
    mag1 = cv2.magnitude(grad_x1, grad_y1)
    mag2 = cv2.magnitude(grad_x2, grad_y2)

    # 计算最佳缝合线
    _, mask1 = cv2.threshold(mag1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    _, mask2 = cv2.threshold(mag2, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    mask = cv2.bitwise_and(mask1, mask2)

    # 图像融合
    result = np.where(mask == 255, image1, image2)

    return result


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

# 调用最佳缝合线图像融合函数
result = seamline_fusion(image1, image2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外，还可以尝试其他图像融合算法，以获得最佳的融合效果。