随着深度学习和图像处理技术的发展，边缘检测作为计算机视觉中的一个重要环节，逐渐成为了研究热点之一。而Canny算子便是其中一种非常经典且实用的边缘检测算法。🔍

🌈首先，让我们来了解一下Canny算子的工作原理。它通过高斯滤波器去除噪声，接着使用一阶偏导有限差分来计算图像梯度的幅度和方向。然后，非极大值抑制被用来细化边缘，并将那些不是明显边缘的地方抑制掉。最后，双阈值检测与连接处理被用来确定真实和潜在的边缘。这四个步骤使得Canny算子能够有效识别出图像中真实的边缘位置。🔎

🎯接下来是关于Canny算子阈值的选择问题。通常，我们需要设置两个阈值：低阈值（low_threshold）和高阈值（high_threshold）。这两个阈值的选择直接影响到最终边缘检测的效果。一般而言，高阈值应该设定为低阈值的2-3倍。实践中，可以通过反复试验找到最适合特定任务的最佳阈值组合。🛠️

总之，Canny算子作为一种强大的边缘检测工具，在图像处理领域有着广泛的应用。掌握其工作原理和阈值选择方法，对于提高边缘检测精度具有重要意义。🌟