opencv中canny函数的用法

Canny函数是OpenCV中用于边缘检测的函数，其原型如下：

void cv::Canny(
    InputArray image,           // 输入图像，可以是灰度图或彩色图
    OutputArray edges,          // 输出图像，存储检测到的边缘
    double threshold1,          // 双阈值中的低阈值
    double threshold2,          // 双阈值中的高阈值
    int apertureSize = 3,       // Sobel算子大小，取值为1、3、5、7
    bool L2gradient = false     // 计算梯度幅值时是否使用L2范数
)

Canny函数的主要参数包括输入图像、输出图像以及两个阈值。Canny边缘检测算法使用两个阈值来确定哪些边缘是真正的边缘。如果某个像素的梯度值大于高阈值，则认为它是一个强边缘；如果小于低阈值，则被认为是非边缘；如果在两个阈值之间，则只有当该像素与强边缘相连时，才被认为是边缘。若要在图像中检测到更多的边缘，可以降低高阈值或提高低阈值。

其他参数包括Sobel算子大小、计算梯度幅值时是否使用L2范数等。Sobel算子大小越大，检测到的边缘越粗；而使用L2范数计算梯度幅值可以更好地处理斜向边缘。

下面是一个简单的Canny函数的使用示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("test.png", IMREAD_GRAYSCALE);  // 读取灰度图
    Mat edges;
    Canny(image, edges, 100, 200);  // 进行Canny边缘检测

    imshow("Original", image);
    imshow("Edges", edges);
    waitKey(0);
    return 0;
}