matlab边缘检测后反转

在MATLAB中进行边缘检测后反转的过程可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用MATLAB中的边缘检测函数（如Canny、Sobel等）对图像进行边缘检测。这些函数可以帮助我们找到图像中的边缘。

2. 接下来，将边缘检测后的图像进行二值化处理，将边缘部分设置为白色（或者其他明亮的颜色），将非边缘部分设置为黑色（或者其他暗色的颜色）。这可以通过设置一个适当的阈值来实现。

3. 然后，使用MATLAB中的反转函数（如imcomplement）对二值化后的图像进行反转。这将使得原本是白色的边缘变为黑色，非边缘部分变为白色。

下面是一个示例代码，演示了如何在MATLAB中进行边缘检测后反转：

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 边缘检测
edgeImage = edge(image, 'Canny');

% 二值化处理
threshold = 0.5; % 设置阈值
binaryImage = imbinarize(edgeImage, threshold);

% 反转图像
reversedImage = imcomplement(binaryImage);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(edgeImage);
title('Edge Detection');
subplot(1, 2, 2);
imshow(reversedImage);
title('Reversed Image');

这段代码中，我们首先读取了一张图像，然后使用Canny边缘检测函数对图像进行边缘检测。接着，我们将边缘检测后的图像进行二值化处理，并设置一个阈值来确定边缘和非边缘的分界点。最后，我们使用imcomplement函数对二值化后的图像进行反转，得到最终的结果。