canny完整边缘检测代码python

Canny边缘检测是一种经典且常用的图像边缘检测算法，它由John F. Canny于1986年提出，通常用于计算机视觉中的物体轮廓识别。以下是使用Python OpenCV库实现Canny边缘检测的基本步骤的伪代码：

import cv2
import numpy as np

def canny_edge_detection(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path, 0)  # 转换为灰度图像

    # 初始化阈值，一般设置为低阈值和高阈值的比例约为1:2
    low_threshold = 50
    high_threshold = low_threshold * 2

    # 使用Canny算子检测边缘
    edges = cv2.Canny(image, low_threshold, high_threshold)

    return edges

# 示例用法
image = 'your_image.jpg'  # 替换成你要处理的图片路径
edges = canny_edge_detection(image)
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`cv2.Canny()`函数接收两个参数，一个是输入的灰度图像，另一个是高阈值和低阈值，边缘强度大于等于高阈值会被标记为强边缘，而介于低阈值和高阈值之间的被认为是弱边缘，可能会连接到强边缘形成完整的边缘。