Canny边缘检测算法：图像边缘计算

边缘检测是计算机视觉和图像处理中常见的任务，它用于识别图像中物体和场景的边界。Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测方法，它能够在图像中准确地找到边缘，并且对噪声具有较强的抵抗力。本文将详细介绍Canny边缘检测算法的原理和实现，并提供相应的源代码。

1. 算法原理

Canny边缘检测算法主要包含以下几个步骤：

1.1 高斯滤波：首先，对输入图像进行高斯平滑滤波，以减少图像中的噪声。高斯滤波使用一个卷积核对图像进行卷积操作，使得图像的每个像素值变为其周围像素的加权平均值。

1.2 计算梯度：然后，对经过高斯滤波的图像计算梯度。梯度表示图像中每个像素的灰度变化率，可以用于检测图像中的边缘。一种常用的梯度计算算法是Sobel算子，它可以分别计算图像在水平和垂直方向上的梯度。

1.3 非最大值抑制：接下来，对梯度图像进行非最大值抑制，以保留边缘的细节。非最大值抑制的思想是，在局部区域内，只保留梯度方向上具有最大值的像素，抑制其他像素。

1.4 双阈值检测：最后，通过双阈值检测来确定最终的边缘。双阈值检测将梯度图像分为强边缘、弱边缘和非边缘三类像素。只有当像素的梯度值高于高阈值时，才被认为是强边缘；当像素的梯度值介于低阈值和高阈值之间时，被认为是弱边缘；其他像素被认为是非边缘。最后，通过连接强边缘和与之相