Т.е. если переформулировать вопрос:
Есть два изображения (A и B) с одинаковым набором маркеров. Нужно трансформировать изображение B так, чтобы его маркеры совпали по положению с маркерами изображения A, а потом наложить результат на изображение A.
Я так понял?
Если да, то это делается примерно так.
1. Формируешь два массива координат - маркеры на изображениях A и B. Как - зависит от типа маркеров, но порядок должен быть одинаковым в обоих массивах. Форма (shape) массивов должна быть (N, 1, 2), где последний индекс отвечает за x или y координату, а N - число маркеров.
2. Вызываешь
homography, ptmask = cv2.findHomography(arrayB, arrayA, cv2.RANSAC)
.
homography будет матрицей проективного преобразования - как повернуть маркеры B, чтобы они легли на маркеры A. ptmask будет содержать сведения о том, какие пары точек удалось совместить.
3. Делаешь вызов cv2.warpPerspective(), чтобы повернуть изображение B согласно матрице homography. Параметр размера должен быть таким чтобы второе изображение точно уместилось вместе с первым. Например, можно заранее создать большое изображение по размеру.
4. Делаешь совмещение. Используешь cv2.PerspectiveTransform(), чтобы понять, где на итоговом изображении будут углы изображения B, делаешь cv2.fillPoly() чтобы создать бинарную маску для наложения. В маске белый пиксель будет означать "сюда поместить пиксель из повернутого B", а черный - "оставить пиксель как есть". Используешь эту маску, чтобы выполнить наложение.
Пример кода и исходных данных - не совсем то, что тебе нужно, но идею передаст, я надеюсь.
