要保持元数据完整性的热图拼接，可以使用以下解决方法：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载热图图像并获取元数据：

image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
metadata1 = cv2.imread('metadata1.jpg')
metadata2 = cv2.imread('metadata2.jpg')

3. 拼接热图和元数据：

# 确保热图和元数据具有相同的大小和形状
metadata1_resized = cv2.resize(metadata1, (image1.shape[1], image1.shape[0]))
metadata2_resized = cv2.resize(metadata2, (image2.shape[1], image2.shape[0]))

# 将热图和元数据按照一定的权重进行融合
alpha = 0.5  # 热图的权重
beta = 1 - alpha  # 元数据的权重
blended_image1 = cv2.addWeighted(image1, alpha, metadata1_resized, beta, 0)
blended_image2 = cv2.addWeighted(image2, alpha, metadata2_resized, beta, 0)

4. 可选：显示和保存拼接后的图像

# 显示拼接后的图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(blended_image1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Image 1 with Metadata')
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(blended_image2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Image 2 with Metadata')
plt.axis('off')

plt.show()

# 保存拼接后的图像
cv2.imwrite('blended_image1.jpg', blended_image1)
cv2.imwrite('blended_image2.jpg', blended_image2)

请根据实际需要调整代码中的路径和参数。这是一个简单的示例，你可以根据具体情况进行修改和扩展。