Canny是如何做到这么高效的呢？简单来说总结为以下4步：
1、使用5*5高斯滤波消除噪音
2、调用索贝尔计算图像梯度的方向（0°/45°/90°/135°）
3、在4个方向上取局部最大值
4、阈值计算
Canny的api：
Canny(img,minVal,maxVal,...)
Img：具体对哪张图片操作
minVal：最小的阈值是多少，小于这个阈值就不认为是个边缘
maxVal：最大的阈值是多少，大于这个值肯定是边缘，在最小值和最大值之间的要计算
import cv2
import numpy as np
# 导入一张图
img=cv2.imread('你的图片')
# canny边缘检测
dst=cv2.Canny(img,100,220)
# 显示图片
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
