一. 算法原理：
可参考：/wojianxin/p/12533526.html
/p/ff4c1a6a68d8
二. opencv 函数 cv.Canny 快速实现 Canny 边缘检测算法（必须先搞懂算法流程，才能正确使用该函数）：
opencv 官方文档 函数说明 ↑
参数说明，有不懂的参数可参考第一部分的链接。 ↑
三. 使用函数快速进行边缘检测
import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('../head_g.jpg',0)# 80以下被归为0,200以上被归为255edges = cv2.Canny(img,80,200)plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')# plt.xticks([]) 不显示x轴plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()
四. 实验结果：
Canny 边缘检测算法输出结果 ↑
五. 本文章内容主要摘自 opencv 官方文档
/3.1.0/da/d22/tutorial_py_canny.html
