OpenCV实例：Canny边缘检测与图像操作教程

这段代码是用OpenCV进行Canny边缘检测的一个简单示例，它展示了在计算机视觉领域中一个常见的图像处理技术应用。Canny边缘检测是一种用于检测图像中边缘的算法，通过计算图像梯度的强度和方向来识别出边缘。在这个例子中，关键步骤包括： 1. 图像预处理：首先，通过`cvCreateImage`函数为原始图像（`pImg`）创建一个新的8位单通道图像`pCannyImg`，这是为了后续的边缘检测操作。 2. Canny边缘检测：`cvCanny`函数是OpenCV中的核心函数，接受输入图像、输出图像、低阈值（50）和高阈值（150）以及卷积核大小（3），对输入图像进行边缘检测。这个过程会找出像素变化显著的地方，并将其标记为边缘。 3. 图像显示：通过`cvNamedWindow`创建两个窗口，分别显示原始图像（"src"）和边缘检测后的图像（"canny"），然后用`cvShowImage`函数将图像内容显示出来。用户可以通过`cvWaitKey(0)`函数暂停程序，直到用户按下键盘键。 4. 窗口管理：程序在执行完图像显示后，会用`cvDestroyWindow`函数关闭这两个窗口，确保资源释放。 5. 内存释放：最后，用`cvReleaseImage`函数释放输入和输出图像的内存，遵循良好的编程实践，避免内存泄漏。 6. 函数返回值：函数返回0表示成功，如果在过程中遇到问题，可能会返回-1。 整个流程展示了如何使用OpenCV库来处理图像数据，特别是针对边缘检测的Canny算法，这对于许多计算机视觉应用，如目标检测、物体跟踪、图像分割等都是基础。此外，提供的示例代码还提到了一些其他OpenCV功能，如图像文件读取、显示和常用标准图（如 Lena、Fruits、Baboon、Airplane 等），这些都是图像处理中必不可少的基础工具。通过这些实例，学习者可以逐渐熟悉OpenCV的基本操作和概念。