可编程像素合并可以通过多种方法实现，具体取决于你想要达到的效果和使用的工具。以下是一些常见的方法：
使用OpenCV进行像素合并
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理功能。以下是一个使用OpenCV进行像素合并的示例代码：
```python
import cv2
加载图像
src1 = cv2.imread（'image1.jpg'）
src2 = cv2.imread（'image2.jpg'）
设定ROI（感兴趣区域）
cv2.setImageROI（src1, （70, 70, 81, 108））
cv2.setImageROI（src2, （0, 0, 81, 108））
像素合并（这里使用简单的加权平均）
dst = cv2.addWeighted（src1, 1, src2, 1, -256, src1）
重置ROI
cv2.resetImageROI（src1）
显示结果
cv2.imshow（'image output', dst）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
释放图像资源
cv2.releaseImage（&src1）
cv2.releaseImage（&src2）
```
在这个示例中，`cv2.addWeighted`函数用于将两幅图像的像素值进行加权平均，从而实现像素合并。权值`1`和`1`表示两幅图像的权重相等，`-256`是一个亮度增益，用于调整合并后图像的亮度。
使用其他编程语言和库
除了OpenCV，其他编程语言和库也可以实现像素合并。例如，使用Python和Pillow库可以这样做：
```python
from PIL import Image
加载图像
image1 = Image.open（'image1.jpg'）
image2 = Image.open（'image2.jpg'）
设定ROI（感兴趣区域）
image1 = image1.crop（（70, 70, 81, 108））
image2 = image2.crop（（0, 0, 81, 108））
像素合并（这里使用简单的加权平均）
merged_image = Image.new（'RGB', （81, 108）, （0, 0, 0））
for x in range（81）:
for y in range（108）:
r1, g1, b1 = image1.getpixel（（x, y））
r2, g2, b2 = image2.getpixel（（x, y））
merged_image.putpixel（（x, y）, （int（（r1 + r2） / 2）, int（（g1 + g2） / 2）, int（（b1 + b2） / 2）））
显示结果
merged_image.show（）
```
在这个示例中，我们使用Pillow库的`Image.crop`方法设定ROI，然后通过双重循环遍历每个像素，计算加权平均并设置到新图像中。
总结
可编程像素合并可以通过多种方法实现，包括使用OpenCV、Pillow等库。选择哪种方法取决于你的具体需求、图像格式和处理速度要求。OpenCV适用于需要高性能图像处理的场景，而Pillow则更适合简单的图像处理和交互式应用。