MATLAB canny算子边缘检测代码

以下是MATLAB中使用Canny算子进行边缘检测的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% Canny算子边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'canny');
% 显示原图和边缘检测结果
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(edge_img), title('边缘检测结果');

在上述代码中，首先读取一张彩色图像，并将其转为灰度图像。然后使用`edge`函数进行Canny算子边缘检测，得到边缘检测结果。最后使用`subplot`和`imshow`函数将原图和边缘检测结果显示在同一窗口中。

相关问题

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Canny算子是一种常用的边缘检测算法，它可以在图像中找到明显的边缘。在Matlab中，你可以使用以下函数来实现Canny算子边缘检测：

1. `edge`函数：该函数可以用于检测图像中的边缘。在Canny算子中，你可以通过设置参数`'Canny'`来使用Canny算子进行边缘检测。例如，`edge(img, 'Canny')`将对图像`img`进行Canny算子边缘检测。

Canny算子边缘检测的步骤如下：
1. 高斯滤波：首先对图像进行高斯滤波，以平滑图像并去除噪声。
2. 计算梯度：然后计算图像的梯度，以找到图像中的边缘。
3. 非极大值抑制：对梯度幅值进行非极大值抑制，以细化边缘。
4. 双阈值处理：最后使用双阈值处理来确定真正的边缘。

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在MATLAB中使用Canny算子进行边缘检测非常简单。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取图像：使用imread函数读取你要进行边缘检测的图像。例如，你可以使用以下代码读取名为"image.jpg"的图像：

image = imread('image.jpg');

2. 灰度化：Canny算子需要输入灰度图像，因此你需要将彩色图像转换为灰度图像。可以使用rgb2gray函数来完成这一步骤：

grayImage = rgb2gray(image);

3. 边缘检测：使用edge函数来进行边缘检测，指定算法名称为'Canny'，并设置适当的阈值。例如，你可以使用以下代码对灰度图像进行Canny边缘检测：

edgeImage = edge(grayImage, 'Canny');

4. 显示结果：最后，你可以使用imshow函数来显示边缘检测结果：

imshow(edgeImage);

以上是使用MATLAB进行Canny算子边缘检测的基本步骤。你可以根据需要进行进一步的图像处理和参数调整。