边缘检测算法python代码

### 边缘检测算法的Python实现

边缘检测是一种图像处理技术，用于识别数字图像中的点，在这些点处亮度变化剧烈。下面是一个基于Canny算子的边缘检测算法的具体实例。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def edge_detection(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)

    edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

    plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122),plt.imshow(edges, cmap='gray')
    plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

    plt.show()

此代码片段展示了如何利用OpenCV库执行基本的边缘检测操作[^1]。`cv2.Canny()`函数接收两个阈值参数作为输入；这两个数值决定了什么程度的变化被认为是“显著”的边界。通过调整这对参数可以控制最终输出的效果。

对于更复杂的场景，可能还需要考虑训练过程中的模型构建、超参调优以及验证测试等方面的工作[^3]。然而上述简单例子已经能够很好地展示核心概念和技术细节。