matlab中canny算子的阈值怎么获取

在MATLAB中使用Canny算子进行边缘检测时，需要设置高阈值和低阈值。高阈值和低阈值决定了边缘的检测强度，不同的图像可能需要不同的阈值设置。

可以使用MATLAB提供的imhist函数来获取图像的直方图信息，根据直方图信息来确定适当的阈值。一般来说，高阈值和低阈值之间的差异越大，检测到的边缘就越少，而差异越小，则检测到的边缘就越多。

具体操作步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 使用imhist函数获取图像的直方图信息。
3. 根据直方图信息确定合适的高阈值和低阈值。
4. 使用canny函数进行边缘检测，并将高阈值和低阈值作为输入参数传递给函数。

以下是一个示例代码，用于获取图像的边缘：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 使用imhist函数获取图像的直方图信息
counts = imhist(gray_img);

% 根据直方图信息确定高阈值和低阈值
high_threshold = graythresh(gray_img);
low_threshold = high_threshold * 0.4;

% 使用canny函数进行边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'canny', [low_threshold, high_threshold]);

在上述代码中，graythresh函数用于确定图像的高阈值，low_threshold是根据高阈值计算得出的低阈值。这里将低阈值设为高阈值的0.4倍，可以根据实际情况进行调整。最后使用edge函数进行边缘检测，第二个参数使用'canny'表示使用Canny算子进行边缘检测。