Python使用使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测实现边缘检测以及轮廓检测
边缘检测
Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，
如多向灰度梯度和滞后阈值化。
Canny边缘检测器算法基本步骤：
平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。
计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边
缘。
非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方向和负方向上是否是局部最大值，如果是，则抑
制该像素（像素不属于边缘）。这是一种边缘细化技术，用最急剧的变换选出边缘点。
用滞后阈值化选择边缘：最后一步，检查某一条边缘是否明显到足以作为最终输出，最后去除所有不明显的边缘。
Opencv使用Canny边缘检测相对简单，代码如下：
运行结果：
Canny函数的原型为：
轮廓检测
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