Canny边缘检测算法是一种经典的计算机视觉中的图像处理技术，用于检测图像中的边界。在这个名为“canny.zip”的压缩包中，包含了一个使用C++实现的Canny算子，并且已经在Ubuntu 16.04操作系统上用CMake构建并调试通过。这个工程依赖于OpenCV 3.1.0库，提供了清晰的注释，方便理解和使用。
**Canny算子**：Canny边缘检测算法由John F. Canny在1986年提出，它是一个多级边缘检测过程，包括噪声消除、强度梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测等步骤。其目标是找出图像中的强边缘，同时尽量减少假阳性边缘。Canny算法的关键步骤如下：
1. **高斯滤波**：使用高斯滤波器平滑图像，消除高频噪声，但保留边缘信息。
2. **梯度计算**：计算图像的梯度强度和方向。通常使用Sobel或Prewitt算子来估计图像的水平和垂直导数，然后通过组合得到梯度的大小和方向。
3. **非极大值抑制**：对每个像素点，检查其梯度强度是否在其局部邻域内达到最大，如果不是，则抑制该点的边缘响应，以减少假边缘。
4. **双阈值检测**：设置两个阈值，低阈值用于连接弱边缘，高阈值用于拒绝噪声引起的边缘。介于两者之间的边缘将被进一步考虑。
5. **边缘追踪与后处理**：对通过阈值检测的边缘进行连接，形成连续的边缘段，并去除孤立的点。
**CMake**：CMake是一个跨平台的开源构建系统，用于管理软件项目的编译过程。它可以生成针对不同平台的本地构建工具（如Unix Makefiles、Visual Studio项目等）的配置文件。在这个项目中，CMakeLists.txt文件会定义项目的基本结构、依赖项以及编译规则，使得在Ubuntu上能够方便地编译和链接OpenCV库。
**OpenCV**：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉功能。OpenCV 3.1.0版本提供了Canny边缘检测函数`cv::Canny`，可以简化Canny算法的实现。在项目中，开发者可能直接调用了这个函数，结合自定义的代码来完成特定的需求。
在解压后的文件“canny”中，很可能包含了源代码文件（如.cpp和.h）、CMakeLists.txt配置文件，以及可能的示例图片。通过阅读和理解这些代码，开发者可以学习如何在实际项目中应用Canny边缘检测，以及如何利用CMake管理和构建项目。同时，对于OpenCV的使用者来说，这是一个很好的学习和实践案例。
