使用canny对图像进行配准并拼接

图像配准和拼接是计算机视觉中的一个重要任务，其中Canny边缘检测算法可以用于找到图像特征点，进而实现图像配准和拼接。

下面是一个基于Canny算法的图像配准和拼接的示例代码：

import cv2
import numpy as np

#读取需要拼接的两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

#将图片转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#使用Canny算法进行边缘检测
edges1 = cv2.Canny(gray1, 100, 200)
edges2 = cv2.Canny(gray2, 100, 200)

#使用SIFT算法检测特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(edges1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(edges2, None)

#使用FLANN算法进行特征点匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

#根据匹配的特征点筛选出最优的匹配
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good.append(m)

#获取匹配的特征点坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

#使用RANSAC算法进行图像配准
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

#对第一张图片进行透视变换，使其与第二张图片拼接
h, w = gray1.shape
pts = np.float32([[0, 0], [0, h-1], [w-1, h-1], [w-1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img2.shape[1]+img1.shape[1], img2.shape[0]))
result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2

#显示拼接后的图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取了需要拼接的两张图片，并将其转换为灰度图像。然后使用Canny算法对灰度图像进行边缘检测，使用SIFT算法检测特征点，使用FLANN算法进行特征点匹配。接着，根据匹配的特征点坐标使用RANSAC算法进行图像配准，最后对第一张图片进行透视变换，使其与第二张图片拼接，并显示拼接后的图像。