matlab edges用法
时间: 2023-11-03 13:59:28 浏览: 67
Matlab中的`edges`函数用于计算图像的边缘,它可以帮助我们找到图像中物体的轮廓。它的基本语法如下:
```
[E,thresh] = edge(I,method)
```
其中,`I`是输入的图像,`method`是边缘检测的方法,可以是以下几种:
- `'sobel'`:Sobel算子,用于检测边缘;
- `'prewitt'`:Prewitt算子,用于检测边缘;
- `'roberts'`:Roberts算子,用于检测边缘;
- `'log'`:拉普拉斯 of Gaussian算子,用于检测边缘;
- `'canny'`:Canny算子,用于检测边缘。
`E`是二值图像,表示图像中的边缘;`thresh`是阈值,用于确定边缘的强度。如果`thresh`的值较低,边缘强度较弱;如果`thresh`的值较高,边缘强度较强。
例如,下面的代码演示了如何使用`edges`函数检测图像中的边缘:
```
I = imread('lena.png');
E = edge(I,'sobel');
imshow(E);
```
这段代码会读取名为`lena.png`的图像,然后使用Sobel算子检测图像中的边缘,并显示结果。你可以尝试使用不同的方法来检测边缘,并尝试调整阈值来观察不同的效果。
相关问题
matlab中digraph函数用法
在MATLAB中,使用digraph函数可以创建有向图对象。其语法如下:
G = digraph(S,T):创建一个有向图对象,其中S是节点的起点索引,T是节点的终点索引。
例如,要创建一个有两个节点的有向图,节点1指向节点2,可以使用以下代码:
G = digraph([1,2],[2,3])
这将创建一个由两个节点和一条边组成的有向图对象G。
另外,你还可以使用digraph函数创建带有权重的有向图对象。其语法如下:
G = digraph(S,T,W):创建一个有向图对象,其中S是节点的起点索引,T是节点的终点索引,W是边的权重。
例如,要创建一个带有权重的有向图,可以使用以下代码:
E = [1,3,10;1,4,60;2,3,5;2,4,20;3,4,1];
nodes = cellstr(strcat('v',int2str([1:4]')));
G = digraph(E(:,1),E(:,2),E(:,3),nodes)
这将创建一个由四个节点和五条带有权重的边组成的有向图对象G。
你也可以使用plot函数来可视化创建的有向图对象,如下所示:
plot(G,'Layout','force','EdgeLabel',G.Edges.Weight)
这将绘制带有权重标签的有向图。
请注意,以上只是digraph函数的一些用法示例,你可以根据自己的需求进行进一步的操作和定制。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab代码sqrt-matlab-mastodon-importer:用于Mastodon文件的MATLAB导入器](https://download.csdn.net/download/weixin_38741966/19008587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Matlab shortestpath函数](https://blog.csdn.net/LuoFanLFan/article/details/123439368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [图的相关matlab函数](https://blog.csdn.net/m0_53132067/article/details/125569212)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
matlab中imhist函数的用法
imhist函数是MATLAB中的图像直方图函数,用于统计图像中像素强度值的分布情况。
用法:
```
imhist(I)
imhist(I, n)
imhist(I, edges)
[counts, binLocations] = imhist(___)
```
其中:
- `I`是待统计直方图的图像,可以是灰度图像或彩色图像。
- `n`是直方图的柱数,默认为256。
- `edges`是自定义的直方图边界值。
- `counts`是各个柱的像素数量。
- `binLocations`是每个柱对应的像素强度值。
例如:
```
I = imread('moon.tif');
imhist(I);
```
可以生成灰度图像`I`的直方图。