一. 算法原理：

        可参考：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12533526.html

                       https://www.jianshu.com/p/ff4c1a6a68d8

二. opencv 函数 cv.Canny 快速实现 Canny 边缘检测算法（必须先搞懂算法流程，才能正确使用该函数）：

          opencv 官方文档 函数说明  ↑

          参数说明，有不懂的参数可参考第一部分的链接。 ↑

三. 使用函数快速进行边缘检测

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('../head_g.jpg',0)

# 80以下被归为0,200以上被归为255

edges = cv2.Canny(img,80,200)

plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')

# plt.xticks([]) 不显示x轴

plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')

plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

四. 实验结果：

          Canny 边缘检测算法输出结果 ↑

五. 本文章内容主要摘自 opencv 官方文档

        https://docs.opencv.org/3.1.0/da/d22/tutorial_py_canny.html