pycharm使用CANNY进行图像配准和拼接

在PyCharm中，您可以使用OpenCV库中的Canny算法来进行图像配准和拼接。以下是一些示例代码，可以帮助您开始：

import cv2

# Load images
img1 = cv2.imread('image1.png')
img2 = cv2.imread('image2.png')

# Convert images to grayscale
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Detect edges using Canny algorithm
edges1 = cv2.Canny(gray1, 100, 200)
edges2 = cv2.Canny(gray2, 100, 200)

# Find keypoints and descriptors
orb = cv2.ORB_create()
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(edges1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(edges2, None)

# Match descriptors using Brute-Force matcher
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)

# Sort matches by distance
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# Draw top matches on a new image
result = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)

# Display result
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)

这段代码会将两张图片转换为灰度图像，并使用Canny算法检测边缘。然后，它使用ORB算法检测关键点和描述符，并使用Brute-Force匹配器将它们匹配。最后，它会将匹配结果绘制在一张新的图片上，并显示出来。您可以根据需要调整参数，以获得更好的结果。