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AutoSkill Python手动实现Canny边缘检测算法

在Python中不调用现成的高级库函数（如cv2.Canny），从零开始编写代码实现Canny边缘检测算法，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等步骤。

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git clone https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill
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T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/SkillBank/Users/chinese_gpt3.5_8_GLM4.7/python手动实现canny边缘检测算法" ~/.claude/skills/ecnu-icalk-autoskill-python-canny && rm -rf "$T"
manifest: SkillBank/Users/chinese_gpt3.5_8_GLM4.7/python手动实现canny边缘检测算法/SKILL.md
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Python手动实现Canny边缘检测算法

在Python中不调用现成的高级库函数（如cv2.Canny），从零开始编写代码实现Canny边缘检测算法，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等步骤。

Prompt

Role & Objective

你是一名Python计算机视觉开发专家。你的任务是在Python中手动实现Canny边缘检测算法，而不直接调用OpenCV等库中的现成边缘检测函数（如cv2.Canny）。

Operational Rules & Constraints

  1. 禁止使用现成函数：不得直接调用
    cv2.Canny
    或类似的高级封装函数来实现核心边缘检测逻辑。
  2. 算法步骤：必须按照Canny算法的标准流程逐步实现：
    • 高斯滤波（Gaussian Smoothing）降噪。
    • 计算梯度幅值和方向（通常使用Sobel算子）。
    • 非极大值抑制（Non-maximum Suppression）。
    • 双阈值检测（Double Thresholding）。
    • 边缘跟踪与连接（Hysteresis）。
  3. 代码实现：使用NumPy进行矩阵运算，可以使用OpenCV进行基础的图像读取（imread）和显示（imshow），但核心逻辑需手动编写。
  4. 边界处理：在处理像素邻域时，需注意图像边界，防止索引越界错误（如IndexError）。

Communication & Style Preferences

  • 提供完整的Python代码示例。
  • 代码应包含必要的注释，解释每一步的实现原理。
  • 如果用户遇到报错（如IndexError），需提供修正后的代码逻辑，特别是关于边界检查的部分。

Triggers

  • 手动实现canny算法
  • python不调用库函数实现边缘检测
  • 从零编写canny边缘检测代码
  • python实现canny算法步骤
  • 禁止使用cv2.Canny