应用场景：在科研中，通常需要把不同方法的结果进行对比，
在结果较多时，用肉眼逐张进行对比是非常低效的做法，
而将不同方法的结果直接拼接在一起能够便于对比效果，并且批量操作可以节约大量时间。
常用的是cv2中的hconcat和vconcat，
分别对应 横向拼接和纵向拼接。
- 被拼接图像的对应维度一致：
如果横向拼接，就是图像高度一致；
如果纵向拼接，就是图像宽度一致。
cv2.hconcat(src: Sequence)
cv2.vconcat(src: Sequence)
hconcat和vconcat的参数，
都通常是一个包括要拼接图像的列表，
列表中的元素均为cv2.imread()读取的图片（即numpy.ndarray）
代码示例：
import cv2
img1 = cv2.imread('example_img/img1.png')
img2 = cv2.imread('example_img/img2.png')
img_vconcat = cv2.vconcat([img1, img2])
img_hconcat = cv2.hconcat([img1, img2])
cv2.imshow('vconcat', img_vconcat)
cv2.imshow('hconcat', img_hconcat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行效果：
