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OpenCV提供了一个很方便的名为Canny（以该算法的发明者John F.Canny的名字命名）的函数，它非常受欢迎，不仅因为它的有效性，还因为它在OpenCV程序中的实现很简单（只有一行代码）：
Canny的实现结果如图3-4所示，边缘识别非常清晰。
图3-4 Canny算法的实现结果
Canny边缘检测算法比较复杂，但是也很有趣。这是一个5步过程：
（1）用高斯滤波器去除图像的噪声。
（2）计算梯度。
（3）在边缘上应用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）。这意味着算法从一组重叠边缘中选取最好的边缘，我们将在第7章详细讨论非极大值抑制的概念。
（4）将双阈值应用于所有检测到的边缘，淘汰所有的假正例结果。
（5）分析所有的边缘及其之间的连接，保留真正的边缘，并丢弃弱边缘。
在找到Canny边缘后，我们可以对边缘做进一步分析，以确定它们是否符合常见形状，如线或者圆。霍夫变换就是以这种方式使用Canny边缘的一种算法。我们将在3.10节对其进行实验。
现在，我们将基于寻找相似像素斑点的概念（而不是基于边缘检测）来研究分析形状的其他方法。