本文介绍了Canny边缘检测算法的步骤，包括高斯滤波降噪、计算梯度强度和方向、非极大值抑制、双阈值检测以及边缘检测的应用。通过实例分析了调整阈值对图像细节的影响，并展示了 Lena 图片和 Car 图片的边缘检测结果，揭示了参数调整对边缘检测效果的关键作用。
1.图像降噪（高斯滤波），因为Canny算子容易受噪声干扰，所以得找到合适的降噪处理以平滑图像，滤除噪声。
2.计算计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。应用Sobel算子中的Gx和Gy计算梯度强度，方向通过Gx和Gy反三角函数计算出方向（平面问题：角度）。
3.应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。范围内梯度最大的保存下来。
4.应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。
5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
1.高斯滤波
2.梯度强度和方向
3. 非极大值抑制
4.采用双阈值
import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotl
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