roberts边缘检测matlab

Robert算子是一种常用的边缘检测算法，它利用一组2×2的模板来检测像素点的边缘。在MATLAB中，可以使用以下代码来实现基于Robert算子的边缘检测：

% 读入图像
img = imread('lena.jpg');
img = rgb2gray(img); % 转为灰度图像

% Robert算子
robert_x = [-1, 0; 0, 1];
robert_y = [0, -1; 1, 0];

% 求x、y方向梯度值并计算梯度幅值
grad_x = conv2(double(img), robert_x, 'same');
grad_y = conv2(double(img), robert_y, 'same');
grad = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);imshow(img);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(uint8(grad));title('Robert算子边缘检测');

在上述代码中，首先读入图像并转为灰度图像。然后定义了Robert算子的模板，通过conv2函数求x、y方向的梯度值，并计算梯度幅值。最后将原图和边缘检测结果显示出来。

相关问题

Roberts边缘检测matlab代码

以下是使用Matlab实现的Roberts边缘检测的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义Roberts算子
roberts = [1 0; 0 -1];

% 对图像进行Roberts边缘检测
edge_img = imfilter(double(gray_img), roberts);

% 显示原始图像和边缘检测结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');

subplot(1,2,2);
imshow(edge_img, []);
title('Roberts边缘检测结果');

在这个示例中，首先使用`imread`函数读取输入图像。然后，使用`rgb2gray`函数将图像转换为灰度图像。接下来，我们定义了Roberts算子，它是一个2x2的矩阵。最后，我们使用`imfilter`函数将Roberts算子应用于图像，得到边缘检测结果。最后，我们使用`imshow`函数显示原始图像和边缘检测结果。

roberts边缘检测matlab代码

以下是使用MATLAB实现的 Roberts边缘检测算法的代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% Roberts算子模板
roberts_x = [-1 0; 0 1];
roberts_y = [0 -1; 1 0];

% Roberts算子卷积运算
roberts_x_img = conv2(double(gray_img), roberts_x, 'same');
roberts_y_img = conv2(double(gray_img), roberts_y, 'same');

% 计算梯度幅值
roberts_img = sqrt(roberts_x_img.^2 + roberts_y_img.^2);

% 显示图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(roberts_img), title('Roberts边缘检测');

在这个示例中，我们使用了Roberts算子模板对灰度图像进行卷积运算，得到了x方向和y方向的梯度图像，并计算了梯度幅值。最后，我们将原始图像和Roberts边缘检测结果显示在了同一张图片上，以便比较它们的效果。