bw = edge(new_gray_1,'canny');

这段代码的含义是，使用Canny算子对new_gray_1图像进行边缘检测，生成二值化的边缘图像bw。Canny算子是一种常用的边缘检测算法，可以检测出图像中的梯度变化，从而得到图像中的边缘。具体来说，该函数会对new_gray_1图像进行如下步骤：

1. 对图像进行高斯滤波，以减少噪声的影响。

2. 计算图像的梯度幅值和方向，用于检测边缘。

3. 非极大值抑制，即在梯度方向上，只保留局部最大值点，抑制其它点。

4. 双阈值检测，将图像中的像素点分成强边缘和弱边缘两类，强边缘点直接作为边缘点，弱边缘点与强边缘点相邻的点作为边缘点。

5. 边缘连接，将弱边缘点连接到强边缘点上，得到最终的边缘图像bw。

相关问题

I_hor_jz_gray=rgb2gray(I_HOR_JZ); I_hor_jz_gray_bw=edge(I_hor_jz_gray,'canny'); [m,n]=size(I_hor_jz_gray_bw); count_hor=zeros(m,1); for i=1:1:m tbd=0; for j=1:1:n-1 if I_hor_jz_gray_bw(i,j)~=I_hor_jz_gray_bw(i,j+1); tbd=tbd+1; end end count_hor(i,1)=tbd/2; end for i1=1:1:m if count_hor(i1,1)>9 TOP=i1; break; end end for j1=m:-1:1; if count_hor(j1,1)>9 BOTTOM=j1; break; end end I_HOR_JZ_S=I_HOR_JZ(TOP:BOTTOM,:,:);

这是一段代码，用于对旋转后的图像进行进一步处理，包括转换为灰度图像、边缘检测、计算水平方向像素变化、寻找图像上下边缘位置等操作。

- I_hor_jz_gray=rgb2gray(I_HOR_JZ)将旋转后的图像I_HOR_JZ转换为灰度图像，存储在变量I_hor_jz_gray中。
- I_hor_jz_gray_bw=edge(I_hor_jz_gray,'canny')使用Canny算子对灰度图像I_hor_jz_gray进行边缘检测，得到一个二值图像I_hor_jz_gray_bw。这里使用的是Canny算子，其目的是检测图像中的所有边缘。
- [m,n]=size(I_hor_jz_gray_bw)获取二值图像I_hor_jz_gray_bw的大小，即行数m和列数n。
- count_hor=zeros(m,1)创建一个大小为m×1的全零矩阵count_hor，用于存储每行像素变化的次数。
- for循环遍历二值图像的每一行，计算每行像素变化的次数，并将结果存储在count_hor矩阵中。具体来说，对于每一行，我们从左到右遍历像素，并检查相邻两个像素的值是否不同。如果不同，则说明像素发生了变化，此时将变化次数tbd加1。最终，将tbd除以2，得到每行像素变化的次数，并将其存储在count_hor矩阵的相应位置中。
- for循环遍历count_hor矩阵的每一行，寻找第一个像素变化次数大于9的行号，将其存储在变量TOP中。这里的9是一个经验值，用于排除一些噪声像素。
- for循环遍历count_hor矩阵的每一行，从下往上寻找第一个像素变化次数大于9的行号，将其存储在变量BOTTOM中。
- I_HOR_JZ_S=I_HOR_JZ(TOP:BOTTOM,:,:)根据TOP和BOTTOM的值，将原始图像I_HOR_JZ的上下边缘裁剪掉，得到一个新的图像I_HOR_JZ_S。这里使用的是冒号运算符，表示取I_HOR_JZ中从第TOP行到第BOTTOM行的所有像素。

最终，我们得到了一个经过预处理、边缘检测、像素变化计算、边缘裁剪等处理的图像I_HOR_JZ_S，它可以作为后续图像处理算法的输入。

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; %获取图像中心点的像素坐标 x_res=1920; y_res=1080; v_fov=46; f=50; x_c = x_res / 2; y_c = y_res / 2; %将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标 x_c_rel = - (x_c - 1); y_c_rel = y_c - 1; %将相对坐标转换为实际坐标 x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(10 / 2) * f; y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(9 / 2) * f; end坐标显示

这段代码的功能是从一个视频中读取帧，对每一帧进行图像处理，包括 gamma 校正、高斯滤波、Otsu 阈值分割、Canny 边缘检测、形态学膨胀、连通域分析等操作，最终筛选出面积最大的连通区域的质心，并在图像上显示出来。另外，代码还包括将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标，再将相对坐标转换为实际坐标的操作，最终将计算出来的坐标显示出来。