边缘检测：Canny算法与边缘计算

边缘检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，用于识别图像中物体的边缘。在边缘检测的算法中，Canny算法是一种经典且广泛应用的方法。本文将介绍Canny算法的原理和实现，并提供相应的源代码。

Canny算法的原理基于图像中的边缘具有明显的灰度变化。算法的主要步骤包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非最大值抑制以及双阈值处理。

首先，我们需要对图像进行高斯滤波，以消除噪声的干扰。这一步骤通过应用高斯核对图像进行卷积来实现。高斯滤波可以平滑图像并降低噪声的影响。

接下来，我们计算图像的梯度幅值和方向。这可以通过应用Sobel算子来实现。Sobel算子分别对图像在水平和垂直方向上进行卷积运算，从而得到图像的梯度信息。梯度幅值表示像素灰度变化的强度，而梯度方向表示灰度变化的方向。

在计算了梯度幅值和方向之后，我们需要进行非最大值抑制。这一步骤的目的是将梯度幅值图像中的非边缘像素抑制，只保留具有最大梯度幅值的像素。通过比较每个像素与其梯度方向上相邻像素的梯度幅值，可以实现非最大值抑制。

最后，我们通过双阈值处理来确定真正的边缘。双阈值处理将梯度幅值图像分为强边缘、弱边缘和非边缘三类像素。如果像素的梯度幅值高于高阈值，则将其标记为强边缘；如果像素的梯度幅值介于高阈值和低阈值之间，则将其标记为弱边缘；如果像素的梯度幅值低于低阈值，则将其标记为非边缘。强边缘是我们最终想要的边缘，而弱边缘可能是真正的边缘，也可能是噪声或者非边缘的一部分。