在Visual Studio 2022的C++环境中，如何实现并分别展示基于Roberts、Sobel、Laplace和Canny算子的边缘检测算法，最终能够输出对应的处理后图像？给出详细的代码

在Visual Studio 2022的C++环境中，实现基于Roberts、Sobel、Laplace和Canny算子的边缘检测，首先需要一些库支持，如OpenCV。以下是基本步骤以及部分代码示例：

**1. 包含头文件**

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

**2. 加载和预处理图片**

cv::Mat srcImage = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像
if (srcImage.empty()) {
    std::cout << "Error loading image." << std::endl;
    return;
}
cv::Mat blurredImage; // 创建一个缓冲区
cv::GaussianBlur(srcImage, blurredImage, cv::Size(5, 5), 0); // 高斯滤波降噪

**3. 边缘检测算子实现**

- **Roberts算子**

cv::Mat RobertsEdgeMap;
cv::cvtColor(blurredImage, RobertsEdgeMap, CV_GRAY2GRAY);
cv::filter2D(RobertsEdgeMap, RobertsEdgeMap, -1, cv::Mat_<float>(2,2) << 1, -1); // Roberts算子应用

- **Sobel算子**

cv::Mat SobelX, SobelY;
cv::Sobel(blurredImage, SobelX, CV_8U, 1, 0, 3, 1, 0); // X方向梯度
cv::Sobel(blurredImage, SobelY, CV_8U, 0, 1, 3, 1, 0); // Y方向梯度
cv::Mat sobelCombined = cv::abs(SobelX + SobelY); // 合并两个方向

- **Laplace算子**

cv::Mat LaplaceMap;
cv::Laplacian(blurredImage, LaplaceMap, CV_8U, 3); // 应用Laplace算子

- **Canny算子**

cv::Mat cannyOutput;
cv::Canny(blurredImage, cannyOutput, 50, 150); // 第一阈值，第二阈值

**4. 显示原始和处理后的图像**

cv::namedWindow("Original Image", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Original Image", srcImage);

cv::namedWindow("Roberts Edge Map", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Roberts Edge Map", RobertsEdgeMap);

// 对其他算子做类似操作，并添加对应的窗口

cv::waitKey(0);

以上代码只是基础示例，实际使用时可能需要调整参数以优化结果。运行此程序会打开四个窗口，分别展示原始图像和每个边缘检测算子的结果。注意，对于Canny算子，还需要设置双阈值，这是Canny算法的核心部分。

**相关问题--:**
1. 这些算子之间有何区别？
2. 如何进一步改进边缘检测结果，比如调整阈值？
3. Canny算子的原理是什么？