效果

话不多说，先看实际效果。
熊猫为主图，苹果为融入源。
保留熊猫的边缘信息与部分颜色信息，融入苹果的部分色彩信息
融入的比例可以动态调整

原理

这里就简单介绍下，详细内容请自行查阅资料
参考链接1

高斯金字塔

对整个图像不断高斯滤波以及下采样，构成的所有图像集合才构成了图像的高斯金字塔。

差分金字塔(拉普拉斯金字塔）

对高斯金字塔逐层作差，得到损失信息。

Q: 损失信息是什么？
A: 高斯滤波会损失高频信息，高频信息一般是边缘等变化强烈的信息。

重构与融合

将差分金字塔里的顶层（即最小的边缘信息）加到高斯金字塔里的相应层数去（可以看做颜色信息，可以对颜色信息进行修改，比如将原颜色信息替换成融入源的），再进行上采样，然后继续加上差分金字塔里的相应层数的信息…如此往复

注意：本篇文章在选择底层颜色信息时只是随机选择的，当然有更好的方法。

代码

import cv2
import numpy as np
import random

def Preview(src_1,src_2):
    img1 = cv2.imread(src_1)
    img2 = cv2.imread(src_2)
    #创建高斯金字塔
    gaussian_py_1 = [img1]
    gaussian_py_2 = [img2]
    #创建拉普拉斯金字塔
    lapalace_py_1 = []
    lapalace_py_2 = []
    layers = 5
    #高斯金字塔
    for i in range(5):
        tmp_1 = cv2.pyrDown(gaussian_py_1[i])
        tmp_2 = cv2.pyrDown(gaussian_py_2[i])
        gaussian_py_1.append(tmp_1)
        gaussian_py_2.append(tmp_2)
    ##拉普拉斯金字塔
    for i in range(5,0,-1):
        rows_1,cols_1 = gaussian_py_1[i-1].shape[:2]
        tmp_1 = cv2.pyrUp(src = gaussian_py_1[i],dstsize = (cols_1,rows_1))
        tmp_1 = cv2.subtract(gaussian_py_1[i-1],tmp_1)
        lapalace_py_1.append(tmp_1)
        rows_2,cols_2 = gaussian_py_2[i-1].shape[:2]
        tmp_2 = cv2.pyrUp(src = gaussian_py_2[i],dstsize = (cols_2,rows_2))
        tmp_2 = cv2.subtract(gaussian_py_2[i-1],tmp_2)
        lapalace_py_2.append(tmp_2)
    cv2.namedWindow("Preview",cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.createTrackbar("Percent","Preview",0,100,nothing)
    while(1):
        percent = cv2.getTrackbarPos("Percent","Preview")
        a=fusion_func(gaussian_py_1[5].copy(),gaussian_py_2[5].copy(),percent,lapalace_py_1)
        cv2.imshow("Result",a)
        k = cv2.waitKey(1000) & 0xff
        if k == 27:
            break
    cv2.destroyAllWindows() 

def fusion_func(img1,img2,percent,lapalace_py_1):
    ori_fusion_pyramid = []
    src_1 = img1
    src_2 = img2

    rows,cols = img1.shape[:2]
    total_size = rows*cols
    src_2 = cv2.resize(src_2,(cols,rows))

    history = []
    #颜色融合
    for i in range(int(total_size*percent/100)):
        random_row = random.randint(0,rows-1)
        random_col = random.randint(0,cols-1)
        while((random_row,random_col) in history):
            random_row = random.randint(0,rows-1)
            random_col = random.randint(0,cols-1)
        src_1[random_row][random_col] = src_2[random_row][random_col]
        history.append((random_row,random_col))
    
    ori_fusion_pyramid.append(src_1)
    #重构
    for i in range(5):
        tmp = cv2.pyrUp(ori_fusion_pyramid[i])
        rows,cols,_ = lapalace_py_1[i].shape
        tmp = cv2.resize(tmp,(cols,rows))
        tmp = cv2.add(tmp,lapalace_py_1[i])
        ori_fusion_pyramid.append(tmp)
    return ori_fusion_pyramid[-1]

def nothing(whatever):
    pass

# 按Esc退出
img1_Path = 'Panda.jpg'
img2_Path = 'apple.png'
Preview(img1_Path,img2_Path)