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原文：Python+OpenCV教程11：边缘检测
学习使用Canny获取图像的边缘。图片等可到源码处下载。
目标
- Canny边缘检测的简单概念
- OpenCV函数：cv2.Canny()
教程
废话不多说，直接上
img = cv2.imread('handwriting.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 30, 70) # canny边缘检测
cv2.Canny()进行边缘检测，参数2、3表示最低、高阈值，看完后面的理论就理解了。
经验之谈：之前我们用低通滤波的方式模糊了图片，那如果反过来，想得到物体的边缘，就需要用到高通滤波。如果你要理解接下来要说的Canny检测原理，请先阅读：番外篇：图像梯度
Canny边缘检测
Canny边缘检测方法常被誉为边缘检测的最优方法，具体步骤如下：
1，使用5×5高斯滤波消除噪声：
边缘检测本身属于锐化操作，对噪点比较敏感，所以需要进行平滑处理。
2，计算图像梯度的方向：
首先使用Sobel算子计算梯度Gx和Gy，然后算出梯度的方向：θ=arctan(Gy/Gx)，保留这四个方向的梯度：0°/45°/90°/135°，有什么用呢？我们接着看。
3，取局部极大值：
梯度其实已经表示了轮廓，为了进一步筛选，可以在上面的四个角度方向上再取局部极大值：
比如，A点在45°方向上大于B/C点，那就保留它，把B/C设置为0。
4，滞后阈值：
经过前面三步，就只剩下0和可能的边缘像素值了，为了最终确定下来，需要设定高低阈值：
- 像素点的值大于最高阈值，那肯定是边缘（上图A）
- 同理像素值小于最低阈值，那肯定不是边缘
- 像素值介于两者之间，如果与高于最高阈值的点连接，也算边缘，所以上图中C算，B不算
Canny推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。
先阈值分割
其实很多情况下，阈值分割后再检测边缘，效果会更好：
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
edges = cv2.Canny(thresh, 30, 70)
代码中我用了番外篇：Otsu阈值法中的自动阈值分割，如果你不太了解，大可以使用传统的方法，不过如果是下面这种图片，推荐用Otsu阈值法。另外Python中某个值不用的话，就写个下划线'_'。
练习
- （选做）如果你不太理解高低阈值的效果，创建两个滑动条来调节它们的值看看：
小结
- Canny是用的最多的边缘检测算法，用cv2.Canny()实现
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