如何使用OpenCV进行基本图像处理中的边缘检测和形态学操作？请结合代码实例说明。

在数字图像处理中，边缘检测和形态学操作是两种常用的技术。边缘检测旨在识别图像中像素强度发生显著变化的区域，而形态学操作则用于基于形状的图像分析。OpenCV库提供了一系列函数来实现这些功能，非常适合初学者进行实际操作学习。

参考资源链接：[OpenCV版数字图像处理实习指南](https://wenku.csdn.net/doc/6fdarda6sr?spm=1055.2569.3001.10343)

为了帮助你更好地理解并实践这些技术，推荐参考《OpenCV版数字图像处理实习指南》。这本书从基础操作开始，逐步深入至边缘检测、形态学处理等多个层面，通过实例操作帮助读者掌握OpenCV的相关技能。

首先，我们来看边缘检测。在OpenCV中，Canny边缘检测是一种常见的边缘检测方法，它的优势在于能够得到较为精细和连续的边缘。下面是一个使用Canny边缘检测的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 加载图像
    cv::Mat src = cv::imread(

参考资源链接：[OpenCV版数字图像处理实习指南](https://wenku.csdn.net/doc/6fdarda6sr?spm=1055.2569.3001.10343)