canny c++ 实现

Canny算法是一种边缘检测算法，可以在图像上找到边缘。以下是C++实现的基本步骤：

1. 对图像进行灰度化处理。

2. 对灰度图像进行高斯滤波，以去除噪声。

3. 计算图像中每个像素的梯度幅值和方向。

4. 对梯度方向进行非极大值抑制，以保留边缘的细节。

5. 应用双阈值算法，将像素分类为强边缘、弱边缘和非边缘。

6. 进行边缘连接，以连接强边缘和相邻的弱边缘。

下面是C++实现的示例代码，以OpenCV库为例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat src, src_gray, dst;
    int edgeThresh = 1;
    int lowThreshold, highThreshold;
    int const max_lowThreshold = 100;
    int const max_highThreshold = 300;
    int const kernel_size = 3;
    char* window_name = "Edge Map";

    src = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);

    if (src.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;
        return -1;
    }

    cvtColor(src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY);

    blur(src_gray, dst, Size(3, 3));

    Canny(dst, dst, lowThreshold, highThreshold, kernel_size);

    dst = Scalar::all(0);
    src.copyTo(dst, dst);

    imshow(window_name, dst);

    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了OpenCV中的Canny函数来实现Canny算法。首先，我们将图像转换为灰度图像，然后进行高斯滤波。接下来，我们使用Canny函数计算边缘，并将结果显示在窗口中。