Python 在cv2.Canny中，低阈值参数和高阈值参数有什么区别？

我想对图像应用Canny函数来检测边缘

函数的外观如下所示：

cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient)

阈值1：强度梯度的高阈值

阈值2：强度梯度的低阈值

我不理解阈值1和阈值2之间的区别。我在网上搜索了一下，但还是不明白

这是我的原始图像：

具有低阈值1和高阈值2的示例：

canny_low_threshold1 = cv2.Canny(blurred_image, 10, 100)
cv2.imshow("low_threshold1", canny_low_threshold)

这里正好相反：

canny_high_threshold1 = cv2.Canny(blurred_image, 100, 10 )
cv2.imshow("high_threshold1", canny_high_threshold1)

它们的产量完全相同。谁能给我解释一下区别吗？

例如， 我们有点A、B、C。如果点A高于maxVAl，则视为边，如果点B位于maxVAl和minVal之间，且点B未连接到maxVAl上方的点A，则不会将其视为边。如果点C低于最小值，则根本不将其视为边。 maxVal和minVal倾向于将潜在边与假边分开，例如， 我们有点A、B、C。如果点A高于maxVAl，则视为边，如果点B位于maxVAl和minVal之间，且点B未连接到maxVAl上方的点A，则不会将其视为边。如果点C低于最小值，则根本不将其视为边。 maxVal和minVal倾向于将潜在边缘与假边缘分开

它们不是真正的“高阈值”和“低阈值”。两个阈值中的最小值用作最小值，最大值用于最大值。通过在不更改值的情况下切换值，您不会更改所使用的值或生成的输出。请参阅，特别是第5节和。它们不是真正的“高阈值”和“低阈值”。两个阈值中的最小值用作最小值，最大值用于最大值。通过在不更改值的情况下切换值，您不会更改所使用的值或生成的输出。请参阅，特别是第5节，以及。