随着AI技术的不断发展，数字人技术也得到了越来越广泛的应用，尤其是在视频领域。数字人技术可以将一个人的外貌、肢体动作和声音等特征进行数字化处理，然后通过计算机模拟形成一个虚拟的数字人。在视频领域，数字人技术可以被用来制作虚拟主持人、虚拟演员等，给观众带来全新的视觉体验。同时，数字人技术也可以与视频拼接技术相结合，实现虚拟与现实的无缝衔接，使得虚拟人物和现实场景合二为一，给观众带来更加真实的感受。

以下是一种基于AI数字人和视频拼接实现的示例代码：

首先将需要转换为数字人的人物进行拍摄，并提取其外貌、肢体动作和声音等特征，生成数字化的模型。

然后，选择需要拼接的视频，并将其进行预处理。预处理的方法包括图像缩放、角度旋转等，在保留原始图像信息的同时，提高图像的清晰度和稳定性。

接下来，使用数字人模型对预处理后的视频进行处理。对于视频中出现的人物，可以通过相似度匹配的算法将其识别出来，并替换为数字人模型。对于室内或室外背景等元素，可以通过背景分割等技术进行处理，以便数字人模型能够被准确地拼接到视频中。

最终，将处理后的数字人视频与原始视频进行合成，生成最终的拼接视频。需要注意的是，在合成过程中需要对数字人模型进行光照、阴影等处理，以便数字人能够与现实场景更好地融合。

代码示例：

以下示例代码展示了如何基于开源框架OpenCV和深度学习框架TensorFlow实现数字人与视频拼接：

import cv2
import tensorflow as tf

#