matlab中edge的canny用法
时间: 2023-10-03 08:05:04 浏览: 55
Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法,它可以在图像中找到明显的边缘。在MATLAB中,Canny边缘检测可以通过以下方式实现:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 使用Canny算法进行边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'canny');
% 显示原图和边缘检测结果
imshowpair(img, edge_img, 'montage');
```
在上述代码中,首先读取一张图像,然后将其转换为灰度图像。接着使用`edge`函数进行边缘检测,其中第二个参数指定了使用Canny算法进行边缘检测。最后使用`imshowpair`函数将原图和边缘检测结果显示在一起。
在使用Canny算法进行边缘检测时,还可以指定一些参数,例如阈值等。具体用法可以参考MATLAB的官方文档。
相关问题
matlab中edge canny
Canny边缘检测是一种常用的边缘检测方法,可以在MATLAB中使用edge函数进行实现。
下面是使用MATLAB中的edge函数进行Canny边缘检测的基本语法:
```
BW = edge(I,'canny',thresh,sigma)
```
其中,I是输入图像,'canny'表示使用Canny边缘检测算法,thresh是两个阈值之间的差异,sigma是高斯滤波器的标准偏差。函数返回一个二值图像BW,其中边缘像素为1,其余像素为0。
下面是一个简单的例子,演示如何使用edge函数进行Canny边缘检测:
```
I = imread('cameraman.tif');
BW = edge(I,'canny');
imshow(BW);
```
在此示例中,我们首先读取了一张灰度图像,并将其保存在变量I中。然后,我们使用edge函数和默认参数进行Canny边缘检测,并将结果保存在BW变量中。最后,我们使用imshow函数显示检测出的边缘。
需要注意的是,Canny边缘检测的效果受到阈值和高斯滤波器的影响。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的参数,以达到最佳的边缘检测效果。
matlab中canny算子
Canny算子是一种经典的边缘检测算法,可以用于在图像中检测出边缘。在MATLAB中,可以使用`edge`函数来实现Canny算子。具体使用方法如下:
```matlab
BW = edge(I,'canny',threshold,sigma)
```
其中,`I`为输入图像,`threshold`为两个阈值的向量,`sigma`为高斯滤波的标准差。`edge`函数将返回一个二值图像`BW`,其中非零像素表示检测到的边缘。
例如,下面的代码将对`peppers.png`图像进行Canny边缘检测:
```matlab
I = imread('peppers.png');
BW = edge(I,'canny',[0.2, 0.5],2);
imshow(BW);
```
其中,`[0.2, 0.5]`为阈值向量,`2`为高斯滤波的标准差。你可以根据具体的应用需求来调整这些参数。