matlab边缘提取代码

时间: 2023-11-26 18:47:37 浏览: 47
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。
相关问题

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 ]

相关推荐

最新推荐

recommend-type

边缘提取和边缘检测MATLAB代码

边缘检测的各种MATLAB代码,有多种算法,包括CANNY,SOBEL等等,效果很好,方便理解!
recommend-type

边缘检测各种方法介绍及MATLAB代码

边缘检测的基本思想是先利用边缘增强算子,突出图像中的局部边缘,然后定义像素的“边缘强度”,通过设置阈值的方法提取边缘点集。但是由于噪声和图像模糊,检测到的边界可能会有间断的情况发生。 常见的边缘检测...
recommend-type

电力系统调度过程连续潮流matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

【基于Java+Springboot的毕业设计】付费问答系统(源码+演示视频+说明).rar

【基于Java+Springboot的毕业设计】付费问答系统(源码+演示视频+说明).rar 【项目技术】 开发语言:Java 框架:Spingboot+vue 架构:B/S 数据库:mysql 【演示视频-编号:330】 https://pan.quark.cn/s/8dea014f4d36 【实现功能】 付费问答系统通过MySQL数据库与Spring Boot框架进行开发,付费问答系统能够实现新闻类型管理,问题帖子管理,付费记录管理,新闻信息管理,用户管理,轮播图管理等功能。
recommend-type

关于旁路电容和耦合电容-(详细说明)

关于旁路电容和耦合电容-(详细说明)
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本, 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向

![:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向](https://img-blog.csdnimg.cn/7e3d12895feb4651b9748135c91e0f1a.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5rKJ6YaJ77yM5LqO6aOO5Lit,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. YOLO目标检测算法简介 YOLO(You Only Look Once)是一种
recommend-type

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。