本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现Canny边缘检测算法。首先，讲解了边缘检测在计算机视觉中的作用，然后详细阐述了Canny算法的四个步骤：高斯滤波、梯度计算、非最大信号抑制和双阈值处理。通过示例代码展示了如何加载图像、应用Canny算法并保存结果，帮助读者理解并实现Canny边缘检测。
边缘检测是计算机视觉和图像处理中常用的技术之一，用于识别图像中物体的边界。Canny 边缘检测算法是一种经典的边缘检测方法，它能够有效地检测到图像中的边缘并降低噪声的影响。在本篇文章中，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 库实现 Canny 边缘检测。
首先，我们需要安装并导入 OpenCV 库。可以使用以下命令通过 pip 安装：
pip install opencv-python
安装完成后，我们可以在 Python 脚本中导入 OpenCV：
import cv2
接下来，我们将加载一张图像并进行边缘检测。假设我们有一张名为 “image.jpg” 的图像文件，我们可以使用以下代码加载该图像：
image = cv2.imread("image.jpg", 0) 
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