用python编程语言，用OpenCV实现以下功能： 1.图像采集、输入和显示 2.软件界面的搭建 3.在界面上实现： （1）原图像显示 （2）处理结果图像显示 （3）处理功能按钮 4.功能包括：canny边缘检测，角点检测（界面分别显示自己所写算法处理结果和OpenCV的算法处理结果，做对比）。

针对传统Canny算子对道路标线检测不全、阈值选取困难及检测结果中噪声和伪边缘较多的问题，提出了一种新的道路标线检测算法。根据提出的程序框图对图像进行形态学预处理，结合提出的两个标准，自动寻找到Canny算子提取道路标线的最佳阈值，并利用该阈值对图像进行边缘检测，使用提出的两种后续处理方式剔除伪边缘和路面干扰。实验结果表明，该算法能够克服传统Canny算子在道路标线检测中存在的上述问题，实现道路标线准确检测。

canny算子、sobel算子边缘检测的python代码实现

canny边缘检测和霍夫变换求出图像中的直线 opencv

请参考博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7839140

本程序采用opencv实现了对视频流的canny边缘检测

利用Matlab编程，用自己的思路编写的直方图规定化代码，以及对图像的Canny边缘提取代码，作为数字图像处理课程的作业。运行时请自己找一张图片并更改代码中读取图片的位置。

本次文档，实现了对canny算子、sobel算子、laplacian算子等多种算子的边缘提取对比，使用的MATLAB实现

针对传统的人工检测水库库底排水巡检区域渗水、裂缝的方法存在对工作人员要求过高，检测结果误差过大，检测区域限制过大等缺点，文中提出了一种基于Canny算法与卷积神经网络的裂缝检测识别技术。首先，利用轮式机器人对水电站中可能存在的裂缝进行图像采集，接着借助Canny算法对图像进行预处理并制作成对比数据库，通过数据库训练出能够识别含有裂缝图像的卷积神经网络。最终，将卷积神经网络迁移至机器人的微主板中，使得机器人在巡检过程中可以对渗水、裂缝等异常现象及时报警。实验结果表明，基于本方案的裂缝图像识别率达98.33%，在实际巡检工作中能够发现绝大多数的渗漏危险并给予报警。

使用的opencv里面的canny边缘检测+直线提取，效果还不错。