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。

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使用ostu改进canny算法边缘检测matlab代码

以下是使用Otsu改进Canny算法的MATLAB代码：

clc;
clear all;
close all;

% 读取图像
I = imread('lena.jpg');
I = rgb2gray(I);

% Otsu阈值分割
level = graythresh(I);
I_otsu = imbinarize(I, level);

% Canny算法边缘检测
sigma = 1;
[Gmag, Gdir] = imgradient(I);
I_canny = edge(I, 'Canny', [sigma*0.04 sigma*0.1]);

% Otsu阈值分割后的Canny算法边缘检测
I_canny_otsu = I_canny .* uint8(I_otsu);

% 显示结果
subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(2,2,2); imshow(I_otsu); title('Otsu阈值分割图像');
subplot(2,2,3); imshow(I_canny); title('Canny算法边缘检测图像');
subplot(2,2,4); imshow(I_canny_otsu); title('Otsu阈值分割后的Canny算法边缘检测图像');

首先，我们读取图像并进行Otsu阈值分割，然后使用Canny算法进行边缘检测。最后，将Otsu阈值分割后得到的二值图像与Canny算法边缘检测的结果相乘，得到Otsu改进后的Canny算法边缘检测结果。

注意，Otsu阈值分割和Canny算法的参数需要根据具体情况进行调整。