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Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。
1.图像降噪
2.计算图像梯度
3.非极大值抑制
4.阈值筛选
我们就事后诸葛亮，分析下这个步骤的缘由。
首先，图像降噪。我们知道梯度算子可以用于增强图像，本质上是通过增强边缘轮廓来实现的，也就是说是可以检测到边缘的。但是，它们受噪声的影响都很大。那么，我们第一步就是想到要先去除噪声，因为噪声就是灰度变化很大的地方，所以容易被识别为伪边缘。
第二步，计算图像梯度，得到可能边缘。我们在前面的关于《图像梯度》文章中有所介绍，计算图像梯度能够得到图像的边缘，因为梯度是灰度变化明显的地方，而边缘也是灰度变化明显的地方。当然这一步只能得到可能的边缘。因为灰度变化的地方可能是边缘，也可能不是边缘。这一步就有了所有可能是边缘的集合。
第三步，非极大值抑制。通常灰度变化的地方都比较集中，将局部范围内的梯度方向上，灰度变化最大的保留下来，其它的不保留，这样可以剔除掉一大部分的点。将有多个像素宽的边缘变成一个单像素宽的边缘。即“胖边缘”变成“瘦边缘”。
第四步，双阈值筛选。通过非极大值抑制后，仍然有很多的可能边缘点，进一步的设置一个双阈值，即低阈值（low），高阈值（high）。灰度变化大于high的，设置为强边缘像素，低于low的，剔除。在low和high之间的设置为弱边缘。进一步判断，如果其领域内有强边缘像素，保留，如果没有，剔除。
这样做的目的是只保留强边缘轮廓的话，有些边缘可能不闭合，需要从满足low和high之间的点进行补充，使得边缘尽可能的闭合。
我们看看效果：
# 读入图像
lenna = cv2.imread("images\\lenna.png", 0)
# 图像降噪
lenna = cv2.GaussianBlur(lenna, (5, 5), 0)
# Canny边缘检测，50为低阈值low，150为高阈值high
canny = cv2.Canny(lenna, 50, 150)
cv2.imshow("canny", canny)
cv2.waitKey()在OpenCV中，Canny函数本身应该没有将图像降噪包含在内。因此，实施Canny边缘检测时，需要在Canny函数外面执行图像降噪的过程。
调整low和high双阈值，能够得到不同的边缘效果。
canny = cv2.Canny(lenna, 100, 200)
再看看有噪声的情况：
# 读入图像
lenna = cv2.imread("images\\lenna_gauss.png", 0)
# 图像降噪
lenna = cv2.GaussianBlur(lenna, (5, 5), 0)
# Canny边缘检测
canny = cv2.Canny(lenna, 50, 150)
cv2.imshow("canny", canny)
cv2.waitKey()
效果很差啊，我们调整下高斯模糊的核大小，效果立即好了很多很多。
lenna = cv2.GaussianBlur(lenna, (9, 9), 0)
所以，Canny在有噪声的情况下表现好不好，取决于前面的降噪过程，这也是为什么OpenCV将图像降噪放在Canny函数外面的原因吧，需要你自己精心调整它。
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