请将matlab中“img1 = img1 + lambda * (img2 - img1) + lambda * (grad .* (result - img1)); ”这行代码改成18张图片的全变分融合

对于18张图片的全变分融合，需要进行以下步骤：

1. 读入18张图片，将它们存储在一个列表中。
2. 初始化结果图像result为18张输入图像的平均值。
3. 对于每个迭代步骤，执行以下操作：
- 计算结果图像result的梯度grad。
- 对于每个输入图像，计算其与结果图像的差值，并乘以lambda。
- 对于每个差值图像，计算其与梯度grad的点积，并乘以lambda。
- 将所有差值图像和点积图像相加，并将结果加到结果图像result中。
4. 重复执行迭代步骤，直到结果图像收敛为止。

下面是将matlab中“img1 = img1 + lambda * (img2 - img1) + lambda * (grad .* (result - img1));”这行代码改成18张图片的全变分融合的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读入18张图片
img_list = []
for i in range(18):
    img = cv2.imread(f'input_{i}.jpg')
    img_list.append(img)

# 初始化结果图像为18张输入图像的平均值
result = np.mean(img_list, axis=0)

# 设置lambda和迭代次数
lamb = 0.1
iterations = 100

# 迭代融合
for i in range(iterations):
    # 计算结果图像的梯度
    grad = cv2.Sobel(result, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=3)

    # 计算每个差值图像和点积图像，并将它们相加
    for img in img_list:
        diff = lamb * (img - result)
        dot = lamb * np.dot(grad, result - img)
        result += diff + dot

其中，`input_{i}.jpg`是输入图像的文件名，`lamb`是lambda值，`iterations`是迭代次数。在每个迭代步骤中，使用`cv2.Sobel`函数计算结果图像的梯度，然后计算每个差值图像和点积图像，并将它们相加。最后，重复执行迭代步骤，直到结果图像收敛为止。