使用Canny边缘检测算法进行图像边缘检测

使用Canny边缘检测算法进行图像边缘检测

边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一。Canny边缘检测算法是一种经典且广泛应用的边缘检测方法，它能够有效地检测出图像中的边缘。在本文中，我们将介绍如何使用Canny边缘检测算法来实现图像边缘检测，并提供相应的源代码。

Canny边缘检测算法是由John F. Canny于1986年提出的，它通过多个步骤来检测图像中的边缘。下面我们将逐步介绍Canny边缘检测算法的各个步骤：

1. 高斯滤波：首先，我们需要对图像进行高斯滤波，以减少图像中的噪声。高斯滤波利用高斯核对图像进行卷积操作，可以平滑图像并降低噪声的影响。

2. 计算梯度：接下来，我们计算图像中每个像素点的梯度值和方向。常用的方法是利用Sobel算子对图像进行卷积操作，得到水平和垂直方向上的梯度值，然后根据这些梯度值计算每个像素点的梯度幅值和方向。

3. 非最大抑制：在这一步中，我们对图像中的梯度幅值进行非最大抑制处理，以保留梯度幅值的局部最大值，并抑制非边缘区域。具体做法是对每个像素点，检查其梯度方向上的两个相邻像素点，如果当前像素点处的梯度幅值不是最大的，则将其梯度幅值置为零。

4. 双阈值处理：在这一步中，我们将梯度幅值划分为两个阈值，即高阈值和低阈值。高阈值用于确定强边缘，而低阈值用于确定弱边缘。如果像素点的梯度幅值大于高阈值，则将其标记为强边缘；如果梯度幅值介于低阈值和高阈值之间，则将其标记为弱边缘。如果像素点的梯度幅值低于低阈值，则将其标记为非边缘。

5. 边缘连接：最后，我们通过边缘连接的方式将弱边缘与强边缘相连，形成完整的边缘线条。具体做法是从强边缘