1. Canny边缘检测算法是图像处理领域中一种常用的边缘检测算法。它由约翰·F·坎尼（John F. Canny）在 1986 年提出，是一种基于梯度计算的边缘检测算法，具有高效、精确、稳定等优点。该算法首先对图像进行高斯滤波，然后计算梯度强度和方向，通过非极大值抑制和双阈值选取来进行边缘检测。

2. 首先，Canny算法对图像进行高斯滤波，去除噪声，同时也有利于平滑边缘线条。接着，通过对图像计算梯度，图像边缘上的最大变化可以被检测出来。具体而言，求出每个像素点在x、y方向上的梯度值和梯度方向。梯度方向分成四个方向，分别为0、45、90、135度。

3. 然后进行非极大值抑制，对每个像素点的梯度方向上进行计算，保证只有真正的边缘点被保留下来，而那些在边缘方向斜对角或者垂直方向上的值就将被压制。通过这种方法可以得到一个更加细化的边缘检测结果。

4. 最后，Canny算法采用双阈值法进行二值化处理，将低于滞后阈值的点抛弃，其余的点进行强边缘和弱边缘的分类。强边缘保留，弱边缘通过与强边缘相连的方式进行保留。最终输出的结果就是一系列连接的边缘线条。

5. Canny算法具有很好的抗噪声能力和鲁棒性，由于其优秀的性能，广泛应用于计算机视觉、物体识别、安全监控等领域。除此之外，它还可以作为图像处理中很多诸如图像分割、图像配准、特征提取等基本算法的重要组成部分。

以上就是canny边缘检测算法的相关介绍，希望能对你有帮助，如果您还没有找到满意的解决方式，可以往下看看相关文章，有很多canny边缘检测算法相关的拓展，希望能够找到您想要的答案。