canny边缘检测算法matlab代码

MATLAB中实现Canny边缘检测算法的代码如下：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 使用Canny算法检测边缘
edges = edge(gray, 'canny');

% 显示结果
imshow(edges);

在这个例子中，我们首先使用`imread`函数读取图像，然后使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。接下来，我们使用`edge`函数调用Canny算法来检测边缘。最后，我们使用`imshow`函数将结果显示出来。

需要注意的是，Canny算法的结果取决于其参数设置，例如阈值等。在实际应用中，可能需要对这些参数进行调整以获得更好的结果。

相关问题

canny边缘检测算法 matlab代码

以下是canny边缘检测算法的matlab代码：

function edgeImg = cannyEdgeDetection(grayImg, sigma, thresholdLow, thresholdHigh)

% 高斯滤波
G = fspecial('gaussian', [5 5], sigma);
grayImg = imfilter(grayImg, G, 'same');

% 计算梯度幅值和方向
Sx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
Sy = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
Gx = imfilter(double(grayImg), Sx);
Gy = imfilter(double(grayImg), Sy);
Gmag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
Gdir = atan2(Gy, Gx) * 180 / pi;

% 非极大值抑制
[nRows, nCols] = size(grayImg);
edgeImg = zeros(nRows, nCols);
for i = 2:nRows-1
    for j = 2:nCols-1
        if (Gdir(i,j) < 0)
            Gdir(i,j) = Gdir(i,j) + 180;
        end
        
        if ((Gdir(i,j) >= 0) && (Gdir(i,j) < 22.5) || (Gdir(i,j) >= 157.5) && (Gdir(i,j) < 202.5) || (Gdir(i,j) >= 337.5) && (Gdir(i,j) <= 360))
            if ((Gmag(i,j) > Gmag(i,j+1)) && (Gmag(i,j) > Gmag(i,j-1)))
                edgeImg(i,j) = Gmag(i,j);
            end
        end
        if ((Gdir(i,j) >= 22.5) && (Gdir(i,j) < 67.5) || (Gdir(i,j) >= 202.5) && (Gdir(i,j) < 247.5))
            if ((Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j+1)) && (Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j-1)))
                edgeImg(i,j) = Gmag(i,j);
            end
        end
        if ((Gdir(i,j) >= 67.5) && (Gdir(i,j) < 112.5) || (Gdir(i,j) >= 247.5) && (Gdir(i,j) < 292.5))
            if ((Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j)) && (Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j)))
                edgeImg(i,j) = Gmag(i,j);
            end
        end
        if ((Gdir(i,j) >= 112.5) && (Gdir(i,j) < 157.5) || (Gdir(i,j) >= 292.5) && (Gdir(i,j) < 337.5))
            if ((Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j+1)) && (Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j-1)))
                edgeImg(i,j) = Gmag(i,j);
            end
        end
    end
end

% 双阈值处理
edgeImg(edgeImg < thresholdLow) = 0;
edgeImg(edgeImg >= thresholdHigh) = 1;
edgeImg((edgeImg < thresholdHigh) & (edgeImg > thresholdLow)) = 0.5;

% 滞后阈值处理
for i = 2:nRows-1
    for j = 2:nCols-1
        if (edgeImg(i,j) == 0.5)
            if ((edgeImg(i-1,j-1) == 1) || (edgeImg(i-1,j) == 1) || (edgeImg(i-1,j+1) == 1) || (edgeImg(i,j-1) == 1) || (edgeImg(i,j+1) == 1) || (edgeImg(i+1,j-1) == 1) || (edgeImg(i+1,j) == 1) || (edgeImg(i+1,j+1) == 1))
                edgeImg(i,j) = 1;
            end
        end
    end
end
edgeImg(edgeImg == 0.5) = 0;
end

函数接受四个参数：灰度图像、高斯核尺寸、低阈值和高阈值。返回二值化的边缘图像。

改进的canny边缘检测算法matlab代码

以下是改进版的Canny边缘检测算法的Matlab代码：

function edgeImg = myCanny(im, sigma, lowThresh, highThresh)

% 输入参数：
% im - 输入图像
% sigma - 高斯滤波器的标准差
% lowThresh - 低阈值
% highThresh - 高阈值

% 输出参数：
% edgeImg - 边缘图像

% 1. 高斯滤波
gaussian = fspecial('gaussian', [5 5], sigma);
im = imfilter(im, gaussian);

% 2. 计算梯度幅值和方向
[Gx, Gy] = gradient(im);
gradMag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
gradDir = atan2(Gy, Gx);

% 3. 非极大值抑制
gradMagNms = imdilate(gradMag, [1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]) .* (gradMag == gradMag);

% 4. 双阈值边缘连接
strongEdges = gradMagNms > highThresh;
weakEdges = (gradMagNms >= lowThresh) & (gradMagNms <= highThresh);

edgeImg = strongEdges;
weakEdgePixels = find(weakEdges);

while ~isempty(weakEdgePixels)
    [r, c] = ind2sub(size(im), weakEdgePixels(1));
    weakEdgePixels(1) = [];
    
    if edgeImg(r, c) == 0 && gradMagNms(r, c) > lowThresh
        edgeImg(r, c) = 1;
        [rr, cc] = find(gradMagNms(max(1, r-1):min(size(im,1), r+1), max(1, c-1):min(size(im,2), c+1)) > lowThresh);
        rr = rr + r - 1;
        cc = cc + c - 1;
        weakEdgePixels = [weakEdgePixels; sub2ind(size(im), rr, cc)];
    end
end

该代码与原始的Canny算法相比，主要改进有：

1. 使用了高斯滤波器进行平滑，减少了噪声对边缘检测的影响。

2. 在非极大值抑制过程中，使用了膨胀操作，使边缘更加连续。

3. 在双阈值边缘连接过程中，使用了递归算法，将弱边缘像素连接到强边缘像素上。

这些改进可以提高Canny算法的性能和准确性。