Canny算法：快速边缘检测方法

边缘检测是计算机视觉领域中重要的图像处理任务之一。Canny算法是一种广泛使用的边缘检测方法，它能够有效地提取图像中的边缘信息并抑制噪声。本文将介绍Canny算法的原理，并提供使用OpenCV库实现Canny算法的源代码示例。

Canny算法的原理
Canny算法是一种多步骤的边缘检测算法，主要包括以下几个关键步骤：

1. 噪声抑制：在边缘检测之前，通常需要对图像进行平滑处理以减少噪声的干扰。Canny算法使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以模糊图像并去除噪声。

2. 计算梯度：Canny算法使用Sobel算子计算图像中每个像素点的梯度值和方向。梯度值表示像素点的颜色变化率，而梯度方向表示变化最快的方向。

3. 非最大值抑制：在计算完梯度之后，Canny算法会对每个像素点进行非最大值抑制。这一步骤的目的是保留具有最大梯度值的像素点，而抑制梯度值较小的像素点，从而得到细化的边缘。

4. 双阈值检测：Canny算法使用双阈值检测来确定哪些边缘是真正的边缘。双阈值检测将梯度值划分为两个阈值：高阈值和低阈值。梯度值高于高阈值的像素点被认为是强边缘，梯度值介于低阈值和高阈值之间的像素点被认为是弱边缘，而梯度值低于低阈值的像素点被认为是非边缘。通常选择适当的阈值是一个挑战，需要根据具体问题进行调整。

5. 边缘连接：最后一步是通过边缘连接来连接强边缘和弱