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在使用OpenCV C++版進行邊緣檢測時，可以嘗試以下技巧和方法來提高檢測效果：
cv::Mat src, gray, blurred;
cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 轉換為灰度圖像
cv::GaussianBlur(gray, blurred, cv::Size(3, 3), 0); // 高斯模糊去除噪聲
選擇合適的邊緣檢測算法：OpenCV提供了多種邊緣檢測算法，如Canny、Sobel、Laplacian等。根據實際需求選擇合適的算法。
調整邊緣檢測參數：不同的邊緣檢測算法有不同的參數，通過調整這些參數可以改善邊緣檢測結果。例如，在Canny算法中，可以調整高閾值和低閾值來控制邊緣的粗細。
int lowThreshold = 50;
int highThreshold = 150;
cv::Canny(blurred, edges, lowThreshold, highThreshold);
cv::Mat thresholded;
double threshold = 100;
cv::threshold(edges, thresholded, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);
cv::Mat dilated;
cv::dilate(thresholded, dilated, cv::Mat());
std::vector<cv::Vec4i> lines;
cv::HoughLinesP(dilated, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 50, 10);
通過以上技巧和方法，可以在OpenCV C++版中實現更好的邊緣檢測效果。在實際應用中，需要根據具體情況選擇合適的方法和參數。
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