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引言

在计算机视觉领域，图像边缘检测是一项基础且重要的任务。边缘是图像中像素值发生急剧变化的地方，它们勾勒出物体的轮廓，对于目标识别、图像分割等高级任务至关重要。本文将带你深入了解如何使用 Python 和 OpenCV 库进行图像边缘检测，并通过实际代码示例展示不同边缘检测算法的应用。

环境准备

在开始之前，确保你已经安装了 Python 和 OpenCV 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

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bash

pip install opencv - python

边缘检测算法

Canny 边缘检测

Canny 边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它通过多个步骤来准确地检测图像边缘。步骤如下：

1. 高斯滤波：对图像进行平滑处理，减少噪声影响。
2. 灰度转换：将彩色图像转换为灰度图像。
3. 计算梯度：使用 Sobel 算子计算图像在 x 和 y 方向上的梯度。
4. 非极大值抑制：在梯度方向上，仅保留梯度幅值最大的像素，抑制其他像素，从而细化边缘。
5. 双阈值检测：设置高低两个阈值，连接高于高阈值的边缘，并通过滞后跟踪连接高于低阈值且与高阈值边缘相连的边缘。

以下是使用 Canny 边缘检测的 Python 代码示例：

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python