我正在使用 OpenCV 和 python 创建一个拼接程序，目前正在很好地拼接图像，现在正在尝试将它们混合在一起。最终目标是使用图形切割来更好地缝合它们，但现在我只是根据发现的单应性重叠图像。
Here is a photo of my current result when stitching two images.
我的目标是确定重叠区域并将其放入一个蒙版中，我可以将其应用于右上图像（即层上的图像），这样我就可以使用任何搅拌器根据距离将其混合opencv 使用或其他算法。
Here is a visual of what I am looking for.
任何帮助表示赞赏。
创建两者的掩码/二进制图像并使用逻辑 AND 怎么样？
您还可以将每个图像的灰度值副本（图像内容全部为 1）转换为每个图像的目标的新副本（以零初始化）。
然后将所有这些目标图像添加起来。
地区有0那么就会被揭开，1覆盖和2 to n意味着覆盖2 to n images.
使用 numpy 的广播工具时，这非常简单且高效。
import cv2
import numpy as np
#our target area (the black background)
dst = np.zeros((100,100),dtype=np.int)
src1 = dst.copy()
src2 = dst.copy()
src1[50:,50:] = 1 #fake of first translated image (row/col 50-end)
src2[:70,:70] = 1 #fake of second translated image (row/col 0-70)
overlap = src1+src2 #sum of both *element-wise*
cv2.imwrite('a.png', src1*255) #opencv likes it's grey images span from 0-255
cv2.imwrite('b.png', src2*255) #...
cv2.imwrite('c.png', overlap*127) #here vals 0-2, *127 gives (almost) 255 again
np.where(overlap==2) #gives you a mask with all pixels that have value 2
src2 (b)
+ src1 (a)
= overlap (c)
希望有帮助。