以下是一个保留白色的非对称混合/颜色插值的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def asymmetric_blend(img1, img2, alpha):
    # 将图像转换为浮点数类型
    img1 = img1.astype(float)
    img2 = img2.astype(float)
    
    # 为了保留白色，首先将img1中的非白色部分设置为0
    mask = np.where(np.sum(img1, axis=2) == 3*255, 0, 1)
    img1 *= mask[:, :, np.newaxis]
    
    # 对两个图像进行混合
    blended = img1 * (1 - alpha) + img2 * alpha
    
    # 将浮点数类型的图像转换为8位无符号整数类型
    blended = blended.astype(np.uint8)
    
    return blended

# 读取两个输入图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 使用alpha值为0.5进行非对称混合
alpha = 0.5
blended = asymmetric_blend(img1, img2, alpha)

# 显示结果
cv2.imshow('Blended Image', blended)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，首先将图像转换为浮点数类型，并使用numpy的where函数创建一个掩膜，将img1中的非白色部分设置为0，以保留白色。然后，将掩膜应用于img1，将其非白色部分设置为0。接下来，通过对两个图像进行非对称混合，使用alpha值控制混合比例。最后，将浮点数类型的图像转换为8位无符号整数类型，并显示结果。

请注意，此示例代码假设输入图像的大小相同。如果输入图像的大小不同，你可能需要进行适当的调整和对齐操作。