cv2.Canny源码转C代码

很抱歉，根据提供的引用内容，我没有找到cv2.Canny源码转C代码的相关信息。但是，我可以为您提供cv2.Canny函数的Python源代码和简单的使用示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们首先使用cv2.imread函数读取了一张灰度图像，然后使用cv2.Canny函数进行边缘检测，最后使用cv2.imshow函数显示结果。cv2.Canny函数的第一个参数是输入图像，第二个参数和第三个参数分别是阈值1和阈值2，用于控制边缘检测的灵敏度。

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opencv canny源码解析_行人检测 基于 OpenCV 的人体检测

好的，我了解了你的问题。首先，让我们来谈谈Canny边缘检测算法的基本原理。

Canny边缘检测算法是一种基于信号处理和计算机视觉的算法，它可以用来检测图像中的边缘。它的基本原理是通过对图像进行滤波，然后计算梯度值，最后对梯度值进行非极大值抑制和双阈值处理，从而得到图像中的边缘。

在OpenCV中，Canny边缘检测算法的实现可以分为以下几个步骤：

1. 首先，对图像进行高斯滤波，以去除噪声。

2. 然后，计算图像的梯度（即图像中每个像素的变化率）。这可以通过使用Sobel算子或Scharr算子来实现。

3. 接着，对梯度图像进行非极大值抑制。这个步骤的目的是，在梯度方向上找到局部最大值，并将非最大值的像素值设置为0，从而得到一个更干净的边缘图像。

4. 然后，使用双阈值处理来确定哪些像素是真正的边缘。这个步骤将像素分为三类：强边缘、弱边缘和非边缘像素。强边缘是指像素梯度值超过高阈值的像素，弱边缘是指像素梯度值介于低阈值和高阈值之间的像素，非边缘像素是指像素梯度值低于低阈值的像素。

5. 最后，使用连接算法将弱边缘连接到强边缘，从而得到最终的边缘图像。

以上就是Canny边缘检测算法的基本原理和OpenCV实现的步骤。如果你想了解更多关于行人检测的基于OpenCV的实现，可以参考以下链接：https://blog.csdn.net/qq_36667170/article/details/79478801

实现canny算子的C++源码

以下是实现 Canny 算子的 C++ 源码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像

    // 高斯滤波
    Mat blurImg;
    GaussianBlur(img, blurImg, Size(5, 5), 1.4);

    // Canny 边缘检测
    Mat cannyImg;
    Canny(blurImg, cannyImg, 50, 150);

    imshow("Original Image", img);
    imshow("Canny Edge Detection", cannyImg);
    waitKey(0);

    return 0;
}

注意，在使用 OpenCV 中的 Canny 函数之前，需要对图像进行高斯滤波处理，以减少噪声对边缘检测的影响。此外，Canny 函数还需要设置两个阈值参数，分别用于控制边缘的强度和连续性。