在canny边缘检测程序中，idx=find(ix<=0&ix>iy)|(ix>=0&ix<iy);解释代码含义

在canny边缘检测程序中，`ix`是一个表示梯度方向的矩阵，`find()`函数是用来找到矩阵中满足某个条件的元素的索引。在这行代码中，`idx=find(ix<=0)`表示找到所有`ix`中小于等于0的元素的索引，并将其保存在`idx`中。这一步是为了筛选出梯度方向在垂直方向上的像素点，因为在Canny算法中，只有垂直方向上的像素点才有可能成为边缘点。

相关问题

opencv中canny边缘检测是特征提取么

Canny边缘检测是一种在计算机视觉中常用的边缘检测算法，它可以用于提取图像中的边缘特征。边缘是图像中灰度级变化较大的区域，通常表示物体的边界或者纹理的变化。Canny边缘检测算法通过以下几个骤来实现特征提取：

1. 高斯滤波：首先对图像进行高斯滤波，以平滑图像并降低噪声的影响。

2. 计算梯度：然后计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向，以确定图像中的边缘。

3. 非极大值抑制：对梯度幅值进行非极大值抑制，以细化边缘并抑制非边缘响应。

4. 双阈值处理：根据设定的高阈值和低阈值对梯度幅值进行阈值处理，将梯度幅值分为强边缘和弱边缘。

5. 边缘连接：最后通过连接强边缘和弱边缘来形成完整的边缘。

因此，Canny边缘检测可以被看作是一种特征提取的方法，它可以帮助我们在图像中找到边缘信息。

给出canny边缘检测法的matlab程序

以下是Canny边缘检测法的Matlab程序：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 高斯滤波
gauss_img = imgaussfilt(gray_img, 1);

% 计算梯度和方向
[Gx, Gy] = imgradientxy(gauss_img);
[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);

% 非极大值抑制
nms_img = imgradient(Gmag, Gdir);

% 双阈值处理
low_thres = 0.1 * max(max(nms_img));
high_thres = 0.3 * max(max(nms_img));
edge_img = zeros(size(nms_img));
edge_img(nms_img >= high_thres) = 1;
edge_img(nms_img < low_thres) = 0;
for i = 2:size(nms_img,1)-1
    for j = 2:size(nms_img,2)-1
        if (nms_img(i,j) < high_thres) && (nms_img(i,j) >= low_thres)
            if any(any(edge_img(i-1:i+1,j-1:j+1)))
                edge_img(i,j) = 1;
            end
        end
    end
end

% 显示结果
imshow(edge_img);

在这个程序中，我们首先读取了一张图像，并将其转换为灰度图像。然后进行高斯滤波，计算梯度和方向，进行非极大值抑制，最后进行双阈值处理得到边缘图像。程序的最后一行将结果图像显示在屏幕上。