用python根据cv2.canny边缘检测编写一个函数

以下是使用Python编写的基本的cv2.canny边缘检测函数：

import cv2

def cannyEdgeDetection(image, minVal, maxVal):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用高斯滤波器平滑图像
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)

    # 使用Canny算法检测边缘
    edges = cv2.Canny(blurred, minVal, maxVal)

    return edges

其中，函数的参数包括：

- `image`：需要进行边缘检测的原始图像；
- `minVal`：Canny算法中的低阈值，用于控制边缘的检测灵敏度；
- `maxVal`：Canny算法中的高阈值，用于控制边缘的检测精度。

函数中的操作包括：

1. 将图像转换为灰度图像；
2. 使用高斯滤波器平滑图像，以消除噪声；
3. 使用Canny算法检测边缘。

最终返回的是边缘检测结果。