Canny边缘提取

推个up主，原理讲的很棒：
https://www.bilibili.com/video/BV1Vb411b7mb?t=1419

非极大值抑制：
算法使用一个3×3邻域作用在幅值阵列M[i,j]的所有点上；
每一个点上，邻域的中心像素M[i,j]与沿着梯度线的两个元素进行比较，
其中梯度线是由邻域的中心点处的扇区值ζ[i,j]给出。
如果在邻域中心点处的幅值M[i,j]不比梯度线方向上的两个相邻点幅值大，则M[i,j]赋值为零，否则维持原值；
此过程可以把M[i,j]宽屋脊带细化成只有一个像素点宽，即保留屋脊的高度值。

高低阈值连接
T1，T2为阈值，凡是高于T2的都保留，凡是低于T1的都丢弃
从高于T2的像素出发，凡是大于T1而且相互连接的都保留。最终得到一个输出二值图像
推荐高低阈值比值为T2:T1 = 3:1/2:1,其中T2高阈值，T1低阈值

import cv2 as cv


def edge_demo(image):
    blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # CV_16SC1整型
    grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0)
    grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)

    edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150)
    # edge_output = cv.Canny(grad_x, grad_y, 30, 150)

    cv.imshow("gray", gray)
    cv.imshow("Canny demo", edge_output)


def main():
    src = cv.imread("./images/CrystalLiu1.jpg")
    cv.imshow("demo", src)
    edge_demo(src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    main()