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先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：内容：1canny的边缘检测的介绍。2三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。说明：1环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。2图片：来自品阅网正版免费图库。3实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。

2python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。3Canny函数及使用：4Canny边缘检测流程：去噪>梯度>非极大值抑制>滞后阈值5代码：6操作和过程：7原图：8疑问：retcv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。

小波分析(Wavelet)小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。正如1807年法国的热学工程师J.B.J.Fourier提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数的创新概念未能得到著名数学家J.L.Lagrange，P.S.Laplace以及A.M.Legendre的认可一样。

傅里叶变换具体的应用如下：1、图像压缩，可以直接通过傅里叶系数来压缩数据，常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换，傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和，连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件；2、图像增强与图像去噪，绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频噪声，边缘也是图像的高频分量，通过添加高频分量来增强原始图像的边缘，图像分割之边缘检测，提取图像高频分量。