1、什么是边缘检测
OpenCV中的边缘检测是一种常见的图像处理技术，用于检测图像中物体边缘的位置。常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子和Canny边缘检测算法等。下面将介绍使用OpenCV实现这些边缘检测算法的方法。
2、边缘检测的作用
边缘检测是图像处理中常用的技术，通过识别图像中物体边缘的位置和形状来提取关键信息。在OpenCV中，边缘检测是一种常见的图像处理操作，可以用于许多应用，包括物体检测、图像分割、特征提取等。边缘检测的作用包括：
- [✅ ] 物体检测与识别：边缘检测可以帮助识别图像中的物体边界，从而实现物体的检测与识别，比如人脸、车辆、建筑等。
- [✅] 图像分割：通过边缘检测可以将图像分割成具有相似特征的区域，从而方便后续的图像分析和处理。
- [✅ ] 特征提取：边缘可以提供图像中物体的形状和轮廓信息，有助于进行特征提取和模式匹配。
- [✅ ] 图像增强：边缘检测可以帮助增强图像的对比度和清晰度，使图像更加鲜明和易于观察。
- [✅ ] 运动跟踪：在视频处理中，边缘检测可以用于物体的运动跟踪，通过比较不同帧之间的边缘信息来识别物体的运动轨迹。
显示效果
3、代码
import cv2
# 读取灰度图像
gray_image = cv2.imread('images/girl_GRAY.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1=50, threshold2=150)
# 显示边缘图像
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4、显示效果
