基于C++的opencv（九）

边缘检测的一般步骤：
第一步：滤波
边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。

第二步：增强
增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点凸显出来。

第三步：检测
经过增强的图像，往往领域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。实际工程中，常用的方法是通过阈值化方法来检测。