下面是一个简单的例子，可以使用OpenCV库来数一张图片中的小球数量：
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("balls.jpg")
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用阈值分割法，得到二值图
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 寻找图像中的轮廓
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
# 显示图像中的轮廓数量
print("图像中的轮廓数量：{}".format(len(cnts)))
先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：
内容：
1 canny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。
初级canny：
1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：
即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。
2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。
3 Canny函数及使用：
4 Canny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：
ret = cv2.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。
中级canny：
1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。
2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。
3 代码：
4 操作和效果：
5 原图：
高级canny：
1 自适应canny的算法：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。
2 文件结构：
3 main.py代码：
4 dog.py代码：
5 bilateralfilt.py代码：
6 原图：
7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。
小结：
1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。
2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。
3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。
4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。
