少有人走的路算法介绍：
Canny是一种边缘检测算法
1.高斯模糊–GaussianBlur
2.灰度转换–cvtColor
3.计算梯度–sobel
4.非最大信号抑制 对非边缘的像素进行移植，在切向和法向 去掉，
5.高低阈值输出二值图像，进行边缘连接，如果大于最高阈值的像素要保留，低于最低的要舍去，中间的作为连接图像。
非多大信号抑制：
在x方向和y方向做完梯度变换
角度是梯度变化最大的方向。
如果在和梯度垂直的方向上的相邻像素点都比自身大，就丢弃。
高低阈值输出二值图像：
T1，T2为阈值，凡是高于T2的都应该被保留，凡是小于T1都应该丢弃，从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且互相连接的，都保留，最终得到一个输出二值图像。推荐的高低阈值比值是T2:T1=3:1/2:1，其中T2为高阈值。
API
canny(
InputArray src,
outputArray edges,
double threshold1,
double threshold2,
int aptertureSize, //sobel算子size，通常是3x3，取值为3
bool L2gradient //选择true表示L2来归一化，否则用L1归一化
)
撸代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
int t1_value = 50;
int max_value = 255;
Mat src,gray_img,blur_img,dst;
char out1[] = "1out";
Mat edge_out;
void Canmy_demo(int,void *);
int main(int argc,char ** argv)
{
src = imread("1.jpg");
namedWindow("input window",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input window",src);
namedWindow(out1,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvtColor(src,gray_img,CV_BGR2GRAY);
blur(gray_img,blur_img,Size(3,3),Point(-1,-1),BORDER_DEFAULT);
createTrackbar("Threshold:",out1,&t1_value,max_value,Canmy_demo);
Canmy_demo(0,0);
waitKey(0);
return 0;
}
void Canmy_demo(int,void *){
Canny(blur_img,edge_out,t1_value,t1_value*2,3,false);
dst.create(src.size(),src.type());
src.copyTo(dst,edge_out);
imshow(out1,edge_out);
}看美女：
源码和原图片请到github下载：
https://github.com/MRwangmaomao/OpencvCannyD-Project.git
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16481211/article/details/79607698
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