timg = double(img); dim = size(img); h = sobel_kernel(15); sobelx = imfilter(timg,h'); sobely = imfilter(timg,h); absgraddir = atan(abs(sobely) ./ abs(sobelx)); binary_output = zeros(dim,'uint8'); binary_output((absgraddir > thresh(1)) & (absgraddir <= thresh(2))) = uint8(255);解释

这段代码是一段MATLAB代码，主要是对图像进行Sobel边缘检测，并将检测结果转化为二值图像。具体解释如下：

1. 将输入的图像img转换为双精度型timg，并获取图像的尺寸dim。

2. 定义一个Sobel卷积核h，大小为15，用于进行边缘检测。

3. 分别用h的转置和h对timg进行卷积，得到x方向和y方向的边缘强度sobelx和sobely。

4. 计算每个像素点的梯度方向absgraddir，即arctan(|sobely|/|sobelx|)。

5. 根据输入的阈值thresh，将absgraddir大于thresh(1)且小于等于thresh(2)的像素点设置为255，其余像素点设置为0，得到二值图像binary_output。

需要注意的是，这段代码中的边缘检测算法是基于Sobel算子的，而阈值thresh是一个长度为2的数组，用于控制二值化的阈值范围。

相关问题

bin_img = np.zeros(shape=timg.shape, dtype=np.uint8)

这段代码的作用是创建一个与`timg`具有相同形状和数据类型的全零数组`bin_img`。`shape`参数指定了数组的形状，`dtype`参数指定了数组元素的数据类型。在这里，`np.uint8`表示无符号8位整数，即像素值范围在0到255之间。通常，这个数组会被用来存储二值化后的图像，其中像素值为0或255。

def get_binary_img(timg): bin_img = np.zeros(shape=timg.shape, dtype=np.uint8) h = timg.shape[0] # 表示y的大小 w = timg.shape[1] # 表示x的大小 # print(" h = {} w = {}".format(h,w)) for i in range(h): # 从上到下 for j in range(w): bin_img[i][j] = 255 if timg[i][j] > 200 else 0 return bin_img

这段代码实现了一个简单的图像二值化函数`get_binary_img`，其输入参数`timg`为一张灰度图像。函数返回一个二值化后的图像`bin_img`，其中像素值为0或255。

具体实现为，先创建一个与输入图像`timg`具有相同形状和数据类型的全零数组`bin_img`，然后遍历输入图像的每个像素，将其灰度值与阈值200进行比较，如果大于阈值则将对应的二值图像像素置为255，否则置为0。最后返回二值化后的图像`bin_img`。