canny算法代码MATLAB
时间: 2023-11-06 09:08:57 浏览: 37
好的,关于canny算法的MATLAB代码,我可以为您提供一些相关的参考资料,您可以在以下网站查找和下载相关的代码:
1. MathWorks社区: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/?term=canny%20algorithm
2. GitHub: https://github.com/search?q=canny+algorithm+matlab
3. CodeForge技术平台: https://www.codeforge.com/s/0/C
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canny算法代码matlab
下面是使用MATLAB实现Canny算法的代码示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 设置Canny算法的参数
sigma = 1.0; % 高斯滤波器的标准差
thres_low = 0.1; % 低阈值
thres_high = 0.2; % 高阈值
% 高斯滤波
G = fspecial('gaussian', [3 3], sigma);
gray_smooth = imfilter(gray, G, 'same');
% 计算图像的梯度
[Gx, Gy] = gradient(double(gray_smooth));
Gmag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
Gdir = atan2(Gy, Gx) * 180 / pi;
% 非极大值抑制
Gmag_nms = nonmaxsup(Gmag, Gdir);
% 双阈值处理
edges = hysthresh(Gmag_nms, thres_low, thres_high);
% 显示结果
imshow(edges);
```
在这个例子中,我们首先使用`imread`函数读取图像,然后使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。接下来,我们设置Canny算法的参数,包括高斯滤波器的标准差、低阈值和高阈值。然后,我们使用`fspecial`函数创建一个3x3的高斯滤波器,并使用`imfilter`函数对灰度图像进行滤波。
接着,我们计算图像的梯度,包括水平和垂直方向的梯度以及梯度的大小和方向。然后,我们使用`nonmaxsup`函数对梯度大小进行非极大值抑制,以便在边缘检测时保留尽可能少的噪声。最后,我们使用`hysthresh`函数对梯度大小进行双阈值处理,以将较弱的边缘排除,并且只保留强边缘。
需要注意的是,Canny算法中的参数设置会影响边缘检测结果的质量。在实际应用中,可能需要对这些参数进行调整以获得更好的结果。
canny算法matlab代码
以下是Canny算法的MATLAB实现代码:
```
function edges = canny(image, low_threshold, high_threshold)
gray = rgb2gray(image); % 转换为灰度图像
kernel_size = 5; % 定义Sobel算子的大小
sigma = 1.4; % 高斯滤波的标准差
gaussian_filter = fspecial('gaussian', [kernel_size, kernel_size], sigma); % 生成高斯滤波器
blur_gray = imfilter(gray, gaussian_filter, 'replicate'); % 高斯滤波
[Gx, Gy] = imgradientxy(blur_gray); % 计算图像的梯度
[magnitude, ~] = imgradient(Gx, Gy); % 计算图像的梯度幅值
edges = edge(magnitude, 'canny', [low_threshold, high_threshold]); % Canny边缘检测
end
```
其中,`image`为输入的图像,`low_threshold`和`high_threshold`为Canny算法中的两个阈值,表示较弱和较强的边缘信号。函数返回检测到的边缘图像。此外,代码中还使用了`fspecial`函数生成高斯滤波器,`imgradientxy`计算图像的梯度,`imgradient`计算图像梯度幅值,`edge`函数进行Canny边缘检测。