融合canny算法的双目立体视觉变形监测python代码

以下是一个简单的融合Canny算法的双目立体视觉变形监测Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取左右两张图像
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')

# 双目立体匹配
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(img_left, img_right)

# Canny边缘检测
canny_left = cv2.Canny(img_left, 50, 150)
canny_right = cv2.Canny(img_right, 50, 150)

# 将左右两幅Canny图像进行立体匹配
stereo_canny = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity_canny = stereo_canny.compute(canny_left, canny_right)

# 三维重建
focal_length = 500  # 摄像机焦距
baseline = 0.1  # 双目相机基线
depth = np.zeros_like(disparity).astype(np.float32)
for i in range(disparity.shape[0]):
    for j in range(disparity.shape[1]):
        if disparity[i, j] > 0:
            depth[i, j] = focal_length * baseline / disparity[i, j]

# 计算变形量
diff = depth - np.mean(depth)
std = np.std(depth)

# 显示结果
cv2.imshow('Disparity', disparity)
cv2.imshow('Canny Left', canny_left)
cv2.imshow('Canny Right', canny_right)
cv2.imshow('Disparity Canny', disparity_canny)
cv2.imshow('Depth', depth / std)
cv2.imshow('Diff', diff / std)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先读取左右两张图像，并使用`cv2.StereoBM_create()`函数进行双目立体匹配，得到视差图。然后，使用`cv2.Canny()`函数进行Canny边缘检测，并使用相同的方法对左右两幅Canny图像进行立体匹配，得到Canny视差图。接下来，通过三角测量得到每个像素点的深度信息，并计算出变形量。最后，将结果显示出来。

需要注意的是，上面的示例代码仅为演示用途，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。