matlab图像先二值化再提取边缘

在MATLAB中，处理图像并进行二值化后再提取边缘通常涉及到几个步骤。首先，我们需要读取图像，然后将其转换为灰度图像以便更好地分析。

1. **读取和预处理图像**:

   img = imread('your_image.jpg'); % 替换为实际图片文件名
   gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图

2. **二值化操作**:
有多种二值化技术可供选择，如全局阈值、局部阈值（如Otsu's方法）、自适应阈值等。这里以简单全局阈值为例：

   threshold = graythresh(gray_img); % Otsu's方法可以替换为'threshold = graythresh(gray_img)'
   binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);

3. **边缘检测**:
MATLAB提供许多边缘检测函数，比如`edge`、`imgradient` 或 `sobel` 等。例如，使用Sobel算子计算梯度：

   edge_map = edge(binary_img, 'sobel');

完整的示例代码可能会像这样：

img = imread('your_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
% 使用Otsu's方法二值化
threshold = graythresh(gray_img);
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);
% 提取边缘
edge_map = edge(binary_img, 'sobel');