canny边缘检测算子使用的技术标准

根据引用[1]和引用，Canny边缘检测算子使用的技术标准如下：

1.高斯滤波：使用高斯滤波器平滑图像，以减少噪声的影响。

2.计算梯度：使用Sobel算子计算图像的一阶梯度，以及梯度的方向。

3.非极大值抑制：在梯度方向上，对每个像素进行检查，以确保它是该方向上的局部最大值。

4.双阈值检测：使用双阈值来确定哪些边缘是真正的边缘，哪些是噪声或者其他一些不重要的边缘。

5.边缘连接：通过连接相邻的边缘来完善边缘检测结果。

下面是一个使用Python OpenCV库实现Canny边缘检测算子的例子：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 高斯滤波
img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 计算梯度
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
grad = cv2.sqrt(cv2.addWeighted(cv2.pow(sobelx, 2.0), 1.0, cv2.pow(sobely, 2.0), 1.0, 0.0))

# 非极大值抑制
dst = cv2.copyMakeBorder(grad, 1, 1, 1, 1, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
for i in range(1, dst.shape[0]-1):
    for j in range(1, dst.shape[1]-1):
        if grad[i-1, j-1] < grad[i, j] > grad[i-1, j+1]:
            dst[i, j] = grad[i, j]
        else:
            dst[i, j] = 0

# 双阈值检测
high_threshold = 100
low_threshold = 50
edge = cv2.Canny(dst, low_threshold, high_threshold)

# 边缘连接
edge = cv2.dilate(edge, None)
edge = cv2.erode(edge, None)

# 显示结果
cv2.imshow('Canny Edge Detection', edge)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()