Canny算法是一種流行的邊緣檢測算法，它包括以下步驟：
圖像灰度化：如果原始圖像是彩色的，需要將其轉換為灰度圖像，以便進行後續處理。
高斯濾波：使用高斯濾波器平滑圖像，以減少噪聲對邊緣檢測結果的影響。這一步會使圖像變得輕微模糊，從而減少噪聲的干擾。
計算圖像梯度：使用如Sobel運算元等方法計算圖像中每個像素點的梯度強度和方向。這有助於確定邊緣的位置和方向。
非極大值抑制：比較當前像素的梯度強度和正負梯度方向上的鄰近像素的梯度強度，只保留局部最大值，從而消除邊緣的模糊效果，使邊界變得清晰。
雙閾值處理：設定兩個閾值，將像素點分為強邊緣、弱邊緣和非邊緣三類。這有助於進一步篩選和確定真正的邊緣。
邊緣連線：將弱邊緣和其周圍的強邊緣連線起來，形成完整的邊緣輪廓。
Canny算法通過這些步驟能夠檢測出圖像中的邊緣，並在多種套用場景中發揮重要作用，如物體識別、圖像分割等。