matlab凹包边缘检测

matlab中可以使用α-shapes方法进行凹包边缘检测。α-shapes方法可以检测凸多边形的边缘轮廓点，同时也可以检测凹多边形的边缘轮廓点。对于有空洞的建筑物，也可以进行边缘轮廓点的检测。具体步骤如下：

1. 输入离散点集PS。
2. 设定半径α的值。
3. 对于PS中的每个点P，计算其与其他点之间的距离D。
4. 判断D中是否存在小于α的值。
- 如果存在，则P不是边缘轮廓点，停止遍历，转到下一步。
- 如果不存在，则P是边缘轮廓点，记录下来。
5. 根据记录的边缘轮廓点，绘制凹包边缘。

相关问题

matlab对图片边缘检测

以下是使用Matlab进行图像边缘检测的方法：

1. 使用Sobel算子进行边缘检测：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
edge_img = edge(gray_img, 'Sobel'); % 使用Sobel算子进行边缘检测
imshow(edge_img); % 显示边缘图像

2. 使用Canny算子进行边缘检测：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
edge_img = edge(gray_img, 'Canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测
imshow(edge_img); % 显示边缘图像

3. 使用Laplacian算子进行边缘检测：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
edge_img = edge(gray_img, 'log'); % 使用Laplacian算子进行边缘检测
imshow(edge_img); % 显示边缘图像

这些方法可以根据不同的图像和需求选择使用。你可以根据自己的需要尝试不同的算子和参数来获得最佳的边缘检测效果。

matlab中的边缘检测

在Matlab中，边缘检测是一种常见的图像处理技术，它可以通过检测图像中的亮度变化来确定物体的边缘。其中，Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法，其优点是能够检测到细节边缘，同时对噪声具有很好的抵抗能力。Canny边缘检测算法主要包括以下步骤：

1. 对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，以平滑图像并减少噪声。
3. 计算图像中每个像素的梯度和方向。
4. 应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
5. 应用双阈值检测，以确定真正的边缘。

Canny边缘检测算法的缺点是计算量较大，但是其优点使其成为了一种常用的边缘检测算法。