Python|OpenCV-边缘检测算法之Canny算法(15)

前言

本文是该专栏的第16篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。

Canny边缘检测算法是由John Canny于1986年提出的，它是一种多阶段的算法，其主要目的是在于提取图像中有用的结构信息，同时尽可能降低它的错误率。而Canny算法的高效性，主要体现在以下三个标准上：

低误差率：标志着边缘检测必须尽可能精确地捕获图像中的边缘；

高定位性：检测到的边缘点必须尽可能接近真实边缘的中心；

最小响应：图像中的边缘只能被标记一次，并且可能存在的噪声不应产生误检。

边缘检测，它是计算机视觉中的一项基础而重要的处理技术，边缘检测可以帮助我们识别出图像中物体的轮廓。可以说，在众多边缘检测算法中，Canny算法因其高效性和准确性，在实际应用中颇为受欢迎。

而本文，笔者将结合实际代码案例详细介绍Canny边缘检测算法，并结合完整代码示例加深理解。具体细节部分以及完整代码的实现，跟着笔者直接往下看正文内容。（附带完整代码）

正文

1. 依赖库安装

老规矩，在开始之前&#