错误使用 conv2 不支持 N 维数组。

非常抱歉，我的回答还是有误。以下是一个正确的使用Sobel算子检测图像边缘的Matlab程序示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义Sobel算子模板矩阵
sobel_x = [-1,0,1; -2,0,2; -1,0,1];
sobel_y = [-1,-2,-1; 0,0,0; 1,2,1];

% 对图像进行卷积运算
edge_x = conv2(double(gray_img), sobel_x, 'same');
edge_y = conv2(double(gray_img), sobel_y, 'same');

% 计算边缘强度
edge_img = sqrt(edge_x.^2 + edge_y.^2);

% 显示边缘图像
imshow(uint8(edge_img));

在上述代码中，我们首先读取了一个名为'image.jpg'的图像，并将其转换为灰度图像。接着，我们定义了Sobel算子的模板矩阵，并使用Matlab中的conv2函数对灰度图像进行卷积运算，得到水平和垂直方向上的边缘响应值。最后，我们计算边缘强度并将结果显示出来。

需要注意的是，在进行卷积运算时，我们需要将输入图像转换为double类型，以便进行浮点数计算。最终，我们将边缘图像转换为uint8类型，以便在Matlab中正确显示。

相关问题

img=conv2(img0,gauss,'same')为什么显示错误使用 conv2 不支持 N 维数组。

这个错误通常是因为输入的 `img0` 数组不是一个二维数组，而是一个N维数组。`conv2` 函数只支持二维卷积操作，因此需要将输入的数组转换为二维数组后再进行卷积操作。

可以使用 `squeeze` 函数将N维数组转换为二维数组，如：

img0 = squeeze(img0);

或者使用 `mat2gray` 函数将图像转换为灰度图像，再进行卷积操作，如：

img0 = mat2gray(img0);

转换为灰度图像后，`img0` 变成了一个二维数组，可以进行二维卷积操作。

错误使用 conv2 不支持 N 维数组。 出错 Untitled (line 19) Gx = conv2(double(img), sobel_x, 'same');

这个错误提示是因为 `conv2` 函数只能处理二维数组，而你的输入图像可能是多维数组。你需要将图像转换为二维数组才能使用 `conv2` 函数。下面是一个例子：

% 读取彩色图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义Sobel算子矩阵
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];

% 进行水平和竖直方向的卷积运算
Gx = conv2(double(gray_img), sobel_x, 'same');
Gy = conv2(double(gray_img), sobel_y, 'same');

% 计算梯度幅值和方向
G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
theta = atan2(Gy, Gx);

在这个例子中，我们首先将彩色图像转换为灰度图像，然后使用 `conv2` 函数对灰度图像进行卷积运算。