matlab图像轮廓提取与边缘检测代码
时间: 2023-11-28 19:05:01 浏览: 195
以下是MATLAB中图像轮廓提取和边缘检测的代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 灰度化
gray_img = rgb2gray(img);
% 边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Canny');
% 轮廓提取
contour_img = bwperim(edge_img);
% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,3,2), imshow(edge_img), title('边缘检测');
subplot(1,3,3), imshow(contour_img), title('轮廓提取');
```
以上代码中,我们首先读取了一张图像,然后将其转换为灰度图像。接着,我们使用Canny算子进行边缘检测,得到一个二值化的边缘图像。最后,我们使用`bwperim`函数提取边缘图像的轮廓,并将结果显示出来。
相关问题
matlab图像轮廓提取与边缘检测
图像轮廓提取和边缘检测是数字图像处理中的两个重要概念。在MATLAB中,可以使用不同的函数来实现这两个操作。
图像轮廓提取是指从二值图像中提取出物体的边缘,通常使用bwperim函数来实现。该函数可以将二值图像中的前景物体提取出来,并返回一个逻辑数组,其中包含了物体的边缘信息。
边缘检测是指在图像中检测出明显的亮度变化或颜色变化的位置,通常使用edge函数来实现。该函数可以检测出图像中的边缘,并返回一个二值图像,其中包含了边缘的位置信息。
在实际应用中,图像的轮廓提取和边缘检测通常是相互关联的。例如,在进行图像分割时,可以先使用边缘检测来检测出图像中的边缘,然后再使用轮廓提取来提取出物体的轮廓信息。
matlab图像轮廓提取并滤波代码
以下是MATLAB中使用边缘检测算法进行图像轮廓提取并滤波的示例代码:
```
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Canny');
% 构造滤波器
filter = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
% 进行滤波
filtered_img = imfilter(edge_img, filter);
% 显示结果
imshow(filtered_img);
```
在代码中,我们首先读取一张图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们使用Canny边缘检测算法提取图像轮廓。接着,我们使用fspecial函数构造一个5x5的高斯滤波器,并使用imfilter函数将其应用到边缘图像上,得到滤波后的图像。最后,我们使用imshow函数显示结果。
需要注意的是,这只是一个基本的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。