matlab图像人物边缘提取

MATLAB 中可以使用多种边缘提取算法来提取图像中的人物边缘。下面介绍两种常用的算法：

1. Canny 算法

Canny 算法是一种经典的边缘检测算法，它能够检测出图像中的所有边缘。使用 MATLAB 的 `edge` 函数可以实现 Canny 算法的边缘检测，示例代码如下：

I = imread('image.jpg'); % 读入图像
I = rgb2gray(I); % 转成灰度图
BW = edge(I,'Canny'); % Canny 边缘检测
imshow(BW); % 显示结果

2. Sobel 算法

Sobel 算法是一种常用的边缘检测算法，它通过对图像进行梯度计算来检测出边缘。使用 MATLAB 的 `imgradient` 函数可以实现 Sobel 算法的边缘检测，示例代码如下：

I = imread('image.jpg'); % 读入图像
I = rgb2gray(I); % 转成灰度图
[Gx, Gy] = imgradientxy(I); % 计算 Sobel 梯度
BW = imgradient(Gx, Gy); % 计算边缘图像
imshow(BW); % 显示结果

以上两种算法都可以用来提取图像中的人物边缘，具体选择哪一种算法取决于应用场景和需求。

相关问题

matlab实现图像边缘提取

可以使用matlab中的Canny边缘检测算法进行图像边缘提取，具体步骤如下：

1. 读取图像：使用imread函数读取需要处理的图像，如下所示

img = imread('test.jpg');

2. 灰度化：使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，如下所示

gray_img = rgb2gray(img);

3. 高斯滤波：使用fspecial函数生成高斯滤波器，然后使用imfilter函数进行滤波，如下所示

h = fspecial('gaussian', [3 3], 1);
filtered_img = imfilter(gray_img, h);

4. 边缘检测：使用Canny边缘检测算法进行边缘检测，如下所示

canny_img = edge(filtered_img, 'canny');

5. 显示结果：使用imshow函数显示处理后的图像，如下所示

imshow(canny_img);

以上就是matlab实现图像边缘提取的步骤，需要注意的是，具体的参数设置需要根据实际情况进行调整。

matlab 图像边缘提取

以下是Matlab实现图像边缘提取的例子：

clear;clc;
I=imread('lena.bmp');
I=rgb2gray(I);
imshow(I,[]);
title('Original Image');

sobelBW=edge(I,'sobel');
figure;
imshow(sobelBW);
title('Sobel Edge');

robertsBW=edge(I,'roberts');
figure;
imshow(robertsBW);
title('Roberts Edge');

prewittBW=edge(I,'prewitt');
figure;
imshow(prewittBW);
title('Prewitt Edge');

logBW=edge(I,'log');
figure;
imshow(logBW);
title('Laplasian of Gaussian Edge');

cannyBW=edge(I,'canny');
figure;
imshow(cannyBW);
title('Canny Edge');

以上代码中，我们首先读取了一张灰度图像，然后使用不同的边缘检测算法进行边缘提取，包括Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Laplasian of Gaussian算子和Canny算子。最后，我们将每种算法得到的结果分别显示出来。