代码 sobel_h = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; sobel_v = sobel_h'; edge_h = imfilter(smooth_img, sobel_h); edge_v = imfilter(smooth_img, sobel_v); edge_img = sqrt(edge_h.^2 + edge_v.^2); 未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'sqrt'。运行后显示未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'sqrt'。

这个错误是因为在计算边缘图像时，您使用了 `sqrt` 函数，但是输入的图像类型是 `uint8`，不支持该函数。您需要将图像类型转换为 `double` 或 `single`，然后再进行计算。可以使用以下代码将图像类型转换为 `double` 类型：

smooth_img = im2double(smooth_img);

或者在计算边缘图像时，可以使用 `im2single` 函数将图像类型转换为 `single` 类型：

edge_img = sqrt(single(edge_h).^2 + single(edge_v).^2);

注意：转换图像类型可能会导致图像信息的损失，所以在进行转换之前需要谨慎考虑。

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clc;clear all; img = imread('‪C:\Users\210\Desktop\123\mouse.jpg'); figure; imshow(img),title("原图像"); [ROW,COL] = size(img); img = double(img); new_img = zeros(ROW,COL); %新建画布 %定义robert算子 roberts_x = [1,0;0,-1]; roberts_y = [0,-1;1,0]; for i = 1:ROW - 1 for j = 1:COL - 1 funBox = img(i:i+1,j:j+1); G_x = roberts_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = roberts_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); roberts_xy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i,j) = roberts_xy; end end figure(2); imshow(new_img/255),title("robert算子的图像"); % 定义laplace算子 laplace = [0,1,0;1,-4,1;0,1,0]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G = laplace .* funBox; G = abs(sum(G(:))); new_img(i+1,j+1) = G; end end figure(3) imshow(new_img/255),title("laplace算子的图像"); %定义sobel算子 sobel_x = [-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]; sobel_y = [-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G_x = sobel_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = sobel_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); sobelxy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i+1,j+1) = sobelxy; end end figure(4); imshow(new_img/255),title("sobel的图像"); %定义Prewitt算子 sobel_x = [-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]; sobel_y = [-1,-1,-1;0,0,0;1,1,1]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:i+2,j:j+2); G_x = sobel_x .* funBox; G_x = abs(sum(G_x(:))); G_y = sobel_y .* funBox; G_y = abs(sum(G_y(:))); sobelxy = G_x * 0.5 + G_y * 0.5; new_img(i+1,j+1) = sobelxy; end end figure(5); imshow(new_img/255),title("Prewitt的图像");

这段代码中有一行 `img = imread('‪C:\Users\210\Desktop\123\mouse.jpg');`，你需要注意到这行代码中的路径字符串包含一个隐藏字符，可能导致 `imread` 函数无法正确读取图像文件。你可以尝试重新输入路径字符串，或者将其复制到一个新的文本编辑器中，然后再复制回代码中，确保字符串不包含任何隐藏字符。另外，你的代码中有多个嵌套的循环，如果图像比较大，处理速度可能会比较慢。你可以尝试使用 MATLAB 自带的图像处理函数，比如 `imfilter`、`edge` 等，来优化算法实现。

如果要等价实现下列代码，应该如何更改def edge_detection(image, type): if type == 'roberts': roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]]) roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]]) # roberts 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_x) gradient_y_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_y) edges_roberts = cv2.add(np.abs(gradient_x_roberts), np.abs(gradient_y_roberts)) edges_roberts = np.uint8(edges_roberts) return edges_roberts elif type == 'prewitt': prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]) prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]]) # prewitt 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_x) gradient_y_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_y) edges_prewitt = cv2.add(np.abs(gradient_x_prewitt), np.abs(gradient_y_prewitt)) edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt) return edges_prewitt elif type == 'sobel': # Sobel算子 sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) # Sobel 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_x) gradient_y_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_y) edges_sobel = cv2.add(np.abs(gradient_x_sobel), np.abs(gradient_y_sobel)) edges_sobel = np.uint8(edges_sobel) return edges_sobel elif type == 'canny': edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100) return edges else: raise NotImplementedError

为了实现等价功能，可以使用下列代码：

def edge_detection(image, type):
    if type == 'roberts':
        roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]])
        roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]])

        gradient_x_roberts = conv2d(image, roberts_x)
        gradient_y_roberts = conv2d(image, roberts_y)

        edges_roberts = np.abs(gradient_x_roberts) + np.abs(gradient_y_roberts)
        edges_roberts = np.uint8(edges_roberts)

        return edges_roberts

    elif type == 'prewitt':
        prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]])
        prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]])

        gradient_x_prewitt = conv2d(image, prewitt_x)
        gradient_y_prewitt = conv2d(image, prewitt_y)

        edges_prewitt = np.abs(gradient_x_prewitt) + np.abs(gradient_y_prewitt)
        edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt)

        return edges_prewitt

    elif type == 'sobel':
        sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
        sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]])

        gradient_x_sobel = conv2d(image, sobel_x)
        gradient_y_sobel = conv2d(image, sobel_y)

        edges_sobel = np.abs(gradient_x_sobel) + np.abs(gradient_y_sobel)
        edges_sobel = np.uint8(edges_sobel)

        return edges_sobel

    elif type == 'canny':
        edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100)
        return edges

    else:
        raise NotImplementedError

主要的改动在于使用了自定义的 `conv2d` 函数替换了原来的 `cv2.filter2D` 函数。由于 `cv2.filter2D` 函数的实现方式与 `conv2d` 函数有所不同，因此替换后需要重新计算梯度，并对梯度进行绝对值处理和类型转换。