c语言实现canny边缘检测

Canny边缘检测是一种经典的图像处理算法，常用于检测图像中的边缘。下面是C语言实现Canny边缘检测的基本步骤：

1. 预处理：将原始图像转换为灰度图像，可以使用公式`gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B`将RGB图像转换为灰度图像。

2. 高斯滤波：对灰度图像进行高斯滤波，以平滑图像并减少噪声。可以使用高斯核函数对图像进行卷积操作。

3. 计算梯度幅值和方向：使用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向。分别对图像进行水平和垂直方向的卷积操作，然后计算每个像素点的梯度幅值和方向。

4. 非极大值抑制：在梯度方向上进行非极大值抑制，即对每个像素点的梯度幅值进行比较，保留局部最大值，抑制非边缘点。

5. 双阈值处理：根据设定的高阈值和低阈值对非极大值抑制后的图像进行二值化处理。高于高阈值的像素点被认为是强边缘，低于低阈值的像素点被认为是弱边缘，介于两者之间的像素点根据其是否与强边缘相连来确定是否为边缘。

6. 边缘连接：通过连接强边缘和与之相连的弱边缘，得到最终的边缘图像。

以上是C语言实现Canny边缘检测的基本步骤，你可以根据这些步骤编写相应的代码实现。