Sobel边缘检测matlab提取轮廓

Sobel边缘检测是一种常见的图像处理技术，用于识别图像中的边缘。在MATLAB中，你可以使用`imgradient`函数结合`edge`函数来实现Sobel算子对图像的边缘检测。以下是基本步骤：

1. **导入图像**：

   img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片文件名

2. **计算梯度幅值**：

   [Ix, Iy] = imgradient(img, 'sobel');

`Ix`和`Iy`分别存储了图像在x轴和y轴方向的梯度。

3. **合并梯度矩阵**：

   gradientMag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);

这里我们计算了梯度幅值，即边界的强度。

4. **二值化边缘**：

   threshold = graythresh(gradientMag); % 使用全局阈值法
   edges = edge(gradientMag, 'canny', threshold, 0.5*threshold);

通过Canny边缘检测算法将边缘转换为二值图。

5. **提取轮廓**：

   contours = bwboundaries(edges); % 获取轮廓点的集合

`bwboundaries`函数返回的是一个cell数组，每个元素是一个边界像素的行向量。

6. **显示结果**：

   figure;
   imshow(img), hold on;
   plot(contours{1}, 'b', 'LineWidth', 2);
   axis equal; % 保持比例

可视化原始图像和检测到的边缘轮廓。

注意：上述代码中的`graythresh`函数是自适应阈值选择的一个例子，可以根据实际需求调整。