canny算子代码

时间: 2023-07-02 21:05:49 浏览: 57
以下是Canny算子的Python实现代码: ``` import cv2 import numpy as np def canny(image, sigma=0.33): # 计算图像中的中位数 median = np.median(image) # 计算低阈值和高阈值 lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * median))) upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * median)) # 应用Canny算子 edged = cv2.Canny(image, lower, upper) # 返回边缘图像 return edged ``` 其中,`image`为输入的灰度图像,`sigma`为阈值调整系数。函数返回经过Canny算子处理后的边缘图像。
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Canny算子代码matlab代码

以下是Canny算子的Matlab代码示例: ```matlab % 读取图像 img = imread('image.jpg'); % 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 应用高斯滤波器 gauss_img = imgaussfilt(gray_img, 1.5); % 计算梯度幅值和方向 [grad_mag, grad_dir] = imgradient(gauss_img); % 应用非极大值抑制 nms_img = imhmax(grad_mag, 0); % 应用双阈值边缘检测 low_thresh = 0.1 * max(nms_img(:)); high_thresh = 0.2 * max(nms_img(:)); edge_img = edge(nms_img, 'canny', [low_thresh high_thresh]); % 显示结果 imshow(edge_img); ``` 注意,这只是一个简单的示例代码,您可能需要根据您的具体需求进行调整和修改。

matlab实现canny算子代码

下面是MATLAB实现Canny算子的代码: ```matlab function edgeImg = myCanny(img, sigma, low_threshold, high_threshold) % img: 输入的灰度图像 % sigma: 高斯滤波器的标准差 % low_threshold: 非极大值抑制后,边缘强度小于该值的点被抑制 % high_threshold: 非极大值抑制后,边缘强度大于该值的点被保留 % edgeImg: 输出的二值图像,1表示边缘,0表示非边缘 % 1. 高斯滤波 gaussian_filter = fspecial('gaussian', 5, sigma); img = imfilter(img, gaussian_filter); % 2. 计算图像梯度 dx_filter = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]; dy_filter = [-1, -2, -1; 0, 0, 0; 1, 2, 1]; dx = imfilter(img, dx_filter); dy = imfilter(img, dy_filter); gradient_mag = sqrt(dx.^2 + dy.^2); gradient_angle = atan2(dy, dx); % 3. 非极大值抑制 gradient_angle(gradient_angle < 0) = gradient_angle(gradient_angle < 0) + pi; gradient_angle(gradient_angle >= pi/8 & gradient_angle < 3*pi/8) = pi/4; gradient_angle(gradient_angle >= 3*pi/8 & gradient_angle < 5*pi/8) = pi/2; gradient_angle(gradient_angle >= 5*pi/8 & gradient_angle < 7*pi/8) = 3*pi/4; gradient_angle(gradient_angle >= 7*pi/8) = 0; edgeImg = zeros(size(img)); for i = 2:size(img, 1)-1 for j = 2:size(img, 2)-1 if gradient_angle(i, j) == 0 && ... gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i, j-1) && ... gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i, j+1) edgeImg(i, j) = gradient_mag(i, j); elseif gradient_angle(i, j) == pi/4 && ... gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i-1, j+1) && ... gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i+1, j-1) edgeImg(i, j) = gradient_mag(i, j); elseif gradient_angle(i, j) == pi/2 && ... gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i-1, j) && ... gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i+1, j) edgeImg(i, j) = gradient_mag(i, j); elseif gradient_angle(i, j) == 3*pi/4 && ... gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i-1, j-1) && ... gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i+1, j+1) edgeImg(i, j) = gradient_mag(i, j); end end end % 4. 双阈值处理 low_threshold = low_threshold * max(max(edgeImg)); high_threshold = high_threshold * max(max(edgeImg)); edgeImg(edgeImg < low_threshold) = 0; edgeImg(edgeImg >= high_threshold) = 1; for i = 2:size(edgeImg, 1)-1 for j = 2:size(edgeImg, 2)-1 if edgeImg(i, j) == 1 && ... any(any(edgeImg(i-1:i+1, j-1:j+1) > 0)) edgeImg(i, j) = 1; end end end edgeImg(edgeImg ~= 1) = 0; end ``` 其中,`img`是输入的灰度图像,`sigma`是高斯滤波器的标准差,`low_threshold`是非极大值抑制后,边缘强度小于该值的点被抑制,`high_threshold`是非极大值抑制后,边缘强度大于该值的点被保留。`edgeImg`是输出的二值图像,1表示边缘,0表示非边缘。

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