Python，Opencv cv2.Canny()边缘检测

这篇博客将介绍Canny边缘检测的概念，并利用cv2.Canny()实现边缘检测；

• Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法。它是由约翰F开发的，是一个多阶段的算法；
• Canny边缘检测大致包含4个步骤：

1. 降噪（使用高斯滤波去除高频噪声）；
2. 计算边缘梯度和方向（SobelX、SobleY核在水平方向和垂直方向对平滑后的图像进行滤波，找到每个像素的边缘梯度和方向）；
3. 非最大抑制（在得到梯度大小和方向后，对图像进行全扫描，去除任何不需要的像素，这些像素可能不构成边缘。检查像素是否在其梯度方向的邻域中是局部最大值。否则，将被抑制（归零）。简而言之，得到的结果是一个具有“细边”的二值图像。
4. 滞后阈值（决定哪些边是真正的边，哪些不是。为此需要两个阈值minVal和maxVal，任何强度梯度大于maxVal的边都肯定是边，小于minVal的边肯定是非边，因此丢弃。位于这两个阈值之间的边根据其连通性被分类为边或非边。如果它们连接到“确定边缘”像素，则它们被视为边缘的一部分。否则，它们也会被丢弃。）

选择滞后阈值minVal和maxVal是