Обнаружение похожих точек между двумя изображениями, а затем их наложение (Python)

у меня есть две фотографии одного и того же нерва, разрезанного на несколько разных глубинах, где для окрашивания каждого среза использовался другой краситель. Я хотел бы наложить два изображения, но они не идеально выровнены на слайде / фотографии, чтобы сделать это просто. То, что я хочу сделать, это написать код, который обнаруживает похожие формы (т. е. те же ячейки) между двумя срезами, а затем наложить изображения на основе расположения этих ячеек. Есть ли способ сделать это?

код у меня так далеко есть:

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as nb
from skimage import data, io, filters
import skimage.io
from PIL import Image
from scipy import misc
import numpy as np
from skimage.transform import resize 
%matplotlib inline

picture1 = "Images/294_R_C3_5" # define your image pathway

i1 = Image.open(picture1 + ".jpg").convert('L') # open your first image and convert it to greyscale
i1 = i1.point(lambda p: p * 5) # brighten the image
region=i1.crop((600,0, 4000, 4000)) # crop the image
region.save(picture1 + ".png", "PNG") # save the cropped image as a PNG

i1 = matplotlib.image.imread(picture1 + ".png", format=None) # print the new cropped image
io.imshow(i1)
io.show()    

I1 = Image.open(picture1 + ".png") # reopen your image using a different module
I1

picture2 = "Images/294_R_B3_6" #define your image pathway
i2 = Image.open(picture2 + ".jpg").convert('L') # open your second image and convert it to greyscale
i2 = i2.point(lambda p: p * 5)
region=i2.crop((600,0, 4000, 4000)) # crop the image
region.save(picture2 + ".png", "PNG") # save the cropped image as a PNG

i2 = matplotlib.image.imread(picture2 + ".png", format=None) # print the new cropped image
io.imshow(i2)
io.show()

I2 = Image.open(picture2 + ".png") # open your image using a different module
I2     

Я пробовал использовать skimage, но кажется, что он набирает слишком много очков. Кроме того, я не знаю, как складывать изображения на основе этих точек. Вот мой код:

from skimage.feature import ORB
orb = ORB(n_keypoints=800, fast_threshold=0.05)

orb.detect_and_extract(i1)
keypoints1 = orb.keypoints
descriptors1 = orb.descriptors

orb.detect_and_extract(i2)
keypoints2 = orb.keypoints
descriptors2 = orb.descriptors

from skimage.feature import match_descriptors
matches12 = match_descriptors(descriptors1, descriptors2, cross_check=True)

from skimage.feature import plot_matches
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 12))

plot_matches(ax, i1, i2, keypoints1, keypoints2, matches12)

ax.axis('off');    

затем я попытался немного ее подчистить, но при этом гораздо больше очков, чем мне бы хотелось:

from skimage.transform import ProjectiveTransform
from skimage.measure import ransac

src = keypoints1[matches12[:, 0]][:, ::-1]
dst = keypoints2[matches12[:, 1]][:, ::-1]

module_robust12, inliers12 = ransac((src, dst), ProjectiveTransform, min_samples=4, residual_threshold=1, max_trials=300)

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 12))

plot_matches(ax, i1, i2, keypoints1, keypoints2, matches12[inliers01])

ax.axis('off');    

какие идеи? Спасибо.