MATLAB边缘提取sobel算子代码

以下是MATLAB中使用sobel算子进行图像边缘提取的代码：

img = imread('image.bmp');  % 读入图像
grayimg = rgb2gray(img);    % 将图像转为灰度图像
sx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];  % sobel x算子
sy = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];   % sobel y算子
Gx = conv2(double(grayimg), sx, 'same');  % 水平方向卷积
Gy = conv2(double(grayimg), sy, 'same');  % 竖直方向卷积
G = hypot(Gx, Gy);  % 计算梯度幅值
G = uint8(G);       % 将double转为uint8类型
imshow(G);           % 显示图像

该代码中，先读入图像并将其转为灰度图像，然后定义sobel算子的x和y方向卷积核，分别进行水平和竖直方向的卷积，得到梯度图像。最后，将梯度幅值转为uint8类型，并显示图像。

相关问题

sobel算子提取图像边缘matlab代码

以下是使用Sobel算子提取图像边缘的Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% Sobel算子
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
% 计算水平和垂直方向上的梯度
grad_x = conv2(double(gray_img), sobel_x, 'same');
grad_y = conv2(double(gray_img), sobel_y, 'same');
% 计算边缘强度和方向
edge_strength = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);
edge_direction = atan2(grad_y, grad_x);
% 显示图像和边缘
figure;
subplot(121); imshow(img); title('原图像');
subplot(122); imshow(edge_strength, []); title('边缘图像');

在上述代码中，我们首先读取一张彩色图像并将其转换为灰度图像。然后定义Sobel算子，分别计算水平和垂直方向上的梯度。接下来，我们计算边缘强度和方向，并将其显示出来。最终的结果是一张只显示图像边缘的灰度图像。

sobel算子提取垂直边缘的matlab代码

以下是使用Sobel算子提取垂直边缘的MATLAB代码：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
sobel_v = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; % 定义垂直Sobel算子
edge_img = imfilter(double(gray_img), sobel_v); % 对灰度图像进行卷积
edge_img = uint8(abs(edge_img)); % 将卷积结果取绝对值并转换为uint8类型
imshow(edge_img); % 显示边缘图像

在上述代码中，我们首先读取一张彩色图像并将其转换为灰度图像。然后定义一个垂直Sobel算子，该算子用于检测图像中的垂直边缘。接下来，我们使用MATLAB中的imfilter函数对灰度图像进行卷积操作，提取出图像中的垂直边缘。最后，我们将卷积结果取绝对值并转换为uint8类型，以便于显示边缘图像。