遇到的问题就是，首先对一张 图批判进行，自适应二值化处理，调整参数后得出图2，这时候需要对比图2和图3，求出两张照片的重合部分（求交集）

最后得出：

 这样的效果

def intersection(img1,img2,filename):
    ori1 = cv2.imread(img1) 
    ori2 = cv2.imread(img2)
    # 取蓝色通道计算，因为红绿都占用，去蓝色不容易错
    img = (255 - ori1[:,:,0]) / 255. * (255 - ori2[:, :, 0] )/ 255. # 取交集就是*操作，颜色取反，背景就是黑色（自适应二值化的背景是白色）
    new_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=np.uint8) # 新建一个大小相等的图片
    new_img[:, :, 1] = np.array(np.clip(img*255, 0, 255), dtype=np.uint8) 
    cv2.imwrite("/"+filename, new_img)
 
 
if __name__ == '__main__':
    path = '/'
    path2 = '/'  #读取两个文件夹的照片
    dirs = os.listdir(path)
    for filename in dirs:
        if not os.path.exists(path2+filename[:-3]+"png"):#对应的图片不存在就跳过
            continue
        intersection(path+filename, path2+filename[:-3]+'png',filename)