Canny边缘检测：
1.使用高斯滤波器，以平滑照片，过滤遭受
2. 计算图像中每一个像素点的梯度强度和方向
3.应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应
4.应用双阈值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
python的代码展示：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(r'C:\Users\master\Desktop\sheep.jpg',0)
v1 = cv2.Canny(img,50,100)
v2 = cv2.Canny(img,80,200)
titles = ['img','v1','v2']
images = [img, v1, v2]
for i in range(3):
plt.subplot(2, 2, i + 1),plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
效果展示：
img是原图，v1表示梯度小处理的仔细（但噪点影响较大），V2的梯度大处理的相对粗略
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