python 图像拼接评价函数代码

以下是一个简单的图像拼接评价函数代码示例：

import cv2
import numpy as np

def image_stitching_evaluation(image1, image2, homography):
    """
    评价图像拼接结果的函数
    :param image1: 第一张图像
    :param image2: 第二张图像
    :param homography: 变换矩阵
    :return: 匹配得分
    """
    # 将第二张图像变换到第一张图像的视角下
    h, w = image1.shape[:2]
    img2_warped = cv2.warpPerspective(image2, homography, (w, h))

    # 计算两幅图像的差异
    diff = cv2.absdiff(image1, img2_warped)

    # 计算两幅图像的重叠区域
    mask = np.zeros_like(image1)
    mask[:, :w//2] = 255
    mask = cv2.warpPerspective(mask, homography, (w, h))
    overlap = cv2.bitwise_and(image1, mask)

    # 计算匹配得分
    score = np.sum(diff) / np.sum(overlap)

    return score

该函数的核心是利用变换矩阵将第二张图像变换到第一张图像的视角下，然后计算两幅图像的差异，并计算两幅图像的重叠区域，最后通过比较差异和重叠区域的比例来计算匹配得分。使用该函数可以评价图像拼接结果的质量，从而进行调整和改进。