边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
先看下效果图：

以下是C++语言版本

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 * C++ Canny：Canny边缘检测
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 * OpenCV example
 * By Min Qi February 26, 2012, Indianapolis, IN
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#include "cv.hpp"
#include "cxcore.hpp"
#include "opencv2highguihighgui.hpp"
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int edgeThresh = 1;
 
// 声明 原始图片，灰度图片，和 canny边缘图片
	Mat image, cedge;
	Mat gray, edge;
 
void onTrackbar(int, void*)
{
	//blur 灰度图片
	blur(gray, edge, Size(3,3));
 
	// Canny 边缘检测
	Canny(gray,edge, edgeThresh, edgeThresh*3, 3);
 
	//全部设为0
	cedge = Scalar::all(0);
 
	//拷贝边缘的象素点
	image.copyTo(cedge, edge);
 
	imshow("Edge map", edge);
 
}
 
int main(int argc, char** argv)
{
 
 
	// 载入图片
	image = imread(argv[1], 1);
 
	// 判断载入图片是否成功
	if(image.empty())
	{
		printf("miss the image file: %d n", argv[1]);
		return -1;
	}
 
	// 生成灰度图片，因为只有灰度图片才能生成边缘图片
         cedge.create(image.size(), image.type());
	cvtColor(image,gray, CV_BGR2GRAY);
 
	//新建一个窗口
	namedWindow("Edge map", 1);
 
	// 生成一个进度条来控制边缘检测
	createTrackbar("Canny Threshold", "Edge map", &edgeThresh, 100, onTrackbar);
 
	//初始化图像
	onTrackbar(0,0);
 
	waitKey(0);
 
	return 0;
}

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