计算机视觉，通过重叠的块来解决最终图像中的连续性问题。

在计算机视觉中，通过重叠的块来解决最终图像中的连续性问题有多种方法。以下是一种基于图像拼接的示例解决方法，使用OpenCV库来实现。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们定义一个函数stitch_images来实现图像拼接：

def stitch_images(images):
    # 创建Stitcher对象
    stitcher = cv2.Stitcher_create()
    
    # 拼接图像
    status, stitched_image = stitcher.stitch(images)
    
    # 检查拼接是否成功
    if status == cv2.Stitcher_OK:
        return stitched_image
    else:
        print("图像拼接失败")

然后，我们可以准备一些图像进行拼接：

# 读取图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
image3 = cv2.imread('image3.jpg')

# 创建图像列表
images = [image1, image2, image3]

最后，我们可以调用stitch_images函数来进行图像拼接：

# 调用图像拼接函数
result = stitch_images(images)

# 显示拼接结果
cv2.imshow('拼接结果', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这是一个简单的图像拼接示例，通过重叠的块来解决最终图像中的连续性问题。请确保在运行代码之前，将图像的路径替换为实际的图像路径。