matlab边缘提取代码

时间: 2023-11-26 10:47:37 浏览: 41
以下是使用Matlab进行边缘提取的代码示例: ```matlab % 读取图像 img = imread('example.jpg'); % 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 转换为二值图像 bw_img = imbinarize(gray_img); % 膨胀操作 se = strel('disk', 2); dilated_img = imdilate(bw_img, se); % 边缘检测 edge_img = edge(dilated_img, 'Canny'); % 显示结果 subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('原图'); subplot(1, 2, 2), imshow(edge_img), title('边缘提取结果'); ``` 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和二值图像。接着进行膨胀操作,最后使用Canny算法进行边缘检测。最后将原图和边缘提取结果显示在同一张图像上。
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MATLAB边缘提取sobel算子代码

以下是MATLAB中使用sobel算子进行图像边缘提取的代码: ```matlab img = imread('image.bmp'); % 读入图像 grayimg = rgb2gray(img); % 将图像转为灰度图像 sx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; % sobel x算子 sy = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]; % sobel y算子 Gx = conv2(double(grayimg), sx, 'same'); % 水平方向卷积 Gy = conv2(double(grayimg), sy, 'same'); % 竖直方向卷积 G = hypot(Gx, Gy); % 计算梯度幅值 G = uint8(G); % 将double转为uint8类型 imshow(G); % 显示图像 ``` 该代码中,先读入图像并将其转为灰度图像,然后定义sobel算子的x和y方向卷积核,分别进行水平和竖直方向的卷积,得到梯度图像。最后,将梯度幅值转为uint8类型,并显示图像。

matlab边缘提取

Matlab提供了多种算子用于边缘提取,包括Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Log算子和Canny算子等。使用这些算子可以对图像进行边缘检测,从而突出图像中的边缘信息。例如,可以使用以下代码对图像进行边缘提取: I = imread('lena.bmp'); BW1 = edge(I, 'sobel'); BW2 = edge(I, 'roberts'); BW3 = edge(I, 'prewitt'); BW4 = edge(I, 'log'); BW5 = edge(I, 'canny'); 其中,I是输入的图像,'sobel'、'roberts'、'prewitt'、'log'和'canny'分别代表不同的边缘检测算子。通过调用edge函数并传入相应的参数,可以得到对应算子的边缘检测结果。可以使用imshow函数将结果显示出来,如下所示: subplot(2,3,1), imshow(BW1); title('sobel edge check'); subplot(2,3,2), imshow(BW2); title('roberts edge check'); subplot(2,3,3), imshow(BW3); title('prewitt edge check'); subplot(2,3,4), imshow(BW4); title('log edge check'); subplot(2,3,5), imshow(BW5); title('canny edge check'); 这段代码将结果以子图的形式显示出来,每个子图对应一种边缘检测算子的结果。可以根据需要选择合适的算子进行边缘提取。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Matlab中边缘提取方法简析](https://blog.csdn.net/weixin_34342992/article/details/85818043)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [MATLAB数字图像处理(三)——图像轮廓提取与边缘检测](https://blog.csdn.net/weixin_63983775/article/details/123902956)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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