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Canny边缘检测算子是一种经典的边缘检测算法，由John F. Canny于1986年提出。它通过多个步骤来实现边缘检测。
1. 噪声抑制：首先对图像进行高斯滤波，以减少噪声的影响。
2. 计算梯度幅值和方向：使用Sobel等算子计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
3. 非极大值抑制：在梯度方向上进行非极大值抑制，即只保留局部最大梯度幅值处的像素点，以细化边缘。
4. 双阈值处理：根据设定的高阈值和低阈值对非极大值抑制后得到的图像进行二进制化处理。高于高阈值被认为是强边缘，低于低阈值被认为是弱边缘。介于两者之间且与强边缘相连通的被认为是弱边缘，并最终确定是否保留为真正的边缘。
5. 边界连接：根据强、弱两种类型的边界信息，在连接性上将所有与至少一个强类型相邻（8邻域）或与两个弱类型相邻的像素点标记为边缘。
Canny边缘检测算子具有良好的抗噪声能力和准确性，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。
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