canny对边缘进行检测，有三个原则： 1、信噪比原则：以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。 2、定位精度原则：检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中心。 3、单位缘响应原则：图像中给定的边缘应只被标记一次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产生假的边缘。 基本思想：首先对图像进行高斯滤波平滑图像，然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像。 实现步骤： 1、高斯平滑滤波。为了去除噪声 2、计算梯度强度和方向。边缘的最重要的特征是灰度值剧烈变化，如果把灰度值看成二元函数值，那么灰度值的变化可以用二元函数的”导数“（或者称为梯度）来描述。由于图像是离散数据，导数可以用差分值来表示，差分在实际工程中就是灰度差，说人话就是两个像素的差值。一个像素点有8邻域，那么分上下左右斜对角，因此Canny算法使用四个算子来检测图像中的水平、垂直和对角边缘。算子是以图像卷积的形式来计算梯度，比如Roberts，Prewitt，Sobel等，这里选用Sobel算子来计算二维图像在x轴和y轴的差分值 3、非极大值抑制。sobel算子检测出来的边缘太粗了，我们需要抑制那些梯度不够大的像素点，只保留最大的梯度，从而达到瘦边的目的。这些梯度不够大的像素点很可能是某一条边缘的过渡点。按照高数上二维函数的极大值的定义，即对点（x0，y0）的某个邻域内所有（x，y）都有f（x&#
