用python將四張照片拼接成一張并且融合相似的部分

可以使用Python中的OpenCV库来实现四张照片的合并拼接和融合相似的部分。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载四张图片
img1 = cv2.imread("image1.jpg")
img2 = cv2.imread("image2.jpg")
img3 = cv2.imread("image3.jpg")
img4 = cv2.imread("image4.jpg")

# 将四张图片缩放到相同的大小
img1 = cv2.resize(img1, (400, 400))
img2 = cv2.resize(img2, (400, 400))
img3 = cv2.resize(img3, (400, 400))
img4 = cv2.resize(img4, (400, 400))

# 创建一个新的空白图像，大小是四张图片的总宽度和总高度
height, width = img1.shape[:2]
new_img = np.zeros((2*height, 2*width, 3), np.uint8)

# 将四张图片拼接到新图片上
new_img[0:height, 0:width] = img1
new_img[0:height, width:2*width] = img2
new_img[height:2*height, 0:width] = img3
new_img[height:2*height, width:2*width] = img4

# 转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(new_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行阈值处理，将相似的部分提取出来
_, thresh = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 进行形态学操作，将提取出来的相似部分进行融合
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 将融合后的图像与原图像进行按位与操作，获得最终的合成图像
result = cv2.bitwise_and(new_img, new_img, mask=morph)

# 保存最终的合成图像
cv2.imwrite("merged_image.jpg", result)

在上面的代码中，我们首先使用OpenCV的`cv2.imread()`函数加载四张图片，并使用`cv2.resize()`函数将它们缩放到相同的大小。然后，我们创建一个新的空白图像，大小是四张图片的总宽度和总高度，并将四张图片拼接到新图片上。接着，我们将新图片转换成灰度图像，并进行阈值处理，将相似的部分提取出来。接下来，我们使用形态学操作将提取出来的相似部分进行融合。最后，我们将融合后的图像与原图像进行按位与操作，获得最终的合成图像，并将其保存。