matlab canny使用代码示例

以下是使用 Matlab 中的 Canny 边缘检测算法的示例代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

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

% 对灰度图像进行滤波
filtered_img = medfilt2(gray_img);

% 计算图像的梯度
[Gx, Gy] = imgradientxy(filtered_img);

% 计算梯度的幅值和方向
[grad_mag, grad_dir] = imgradient(Gx, Gy);

% 对梯度幅值进行非极大值抑制
nms_mag = imhmax(grad_mag, 1);

% 使用双阈值算法来检测边缘
low_thresh = 0.1 * max(nms_mag(:));
high_thresh = 0.2 * max(nms_mag(:));
edge_map = edge(nms_mag, 'canny', [low_thresh, high_thresh]);

% 显示结果
imshow(edge_map);

希望这个代码示例能够帮助你使用 Matlab 中的 Canny 边缘检测算法。

相关问题

canny matlab代码

好的，以下是Canny算法在MATLAB中的代码：

% 读入图像
img = imread('input.jpg');

% 转换成灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

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

% 显示图像
imshow(canny_img);

以上代码将使用Canny算法检测输入图像中的边缘，并在窗口中显示它们。请注意，这只是一个简单的示例，代码中可能需要调整一些参数才能获得最佳结果。

MATLAB canny算子边缘检测代码

以下是MATLAB中使用Canny算子进行边缘检测的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% Canny算子边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'canny');
% 显示原图和边缘检测结果
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(edge_img), title('边缘检测结果');

在上述代码中，首先读取一张彩色图像，并将其转为灰度图像。然后使用`edge`函数进行Canny算子边缘检测，得到边缘检测结果。最后使用`subplot`和`imshow`函数将原图和边缘检测结果显示在同一窗口中。