我需要详细的实现传统目标检测的matlab代码

以下是一个简单的传统目标检测的 Matlab 代码实现：

1. 读取图像并转换为灰度图像

img = imread('input.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 使用 Sobel 算子计算图像的梯度

dx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
dy = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];

Gx = conv2(double(gray_img), dx, 'same');
Gy = conv2(double(gray_img), dy, 'same');

mag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);

3. 对梯度进行非极大值抑制

theta = atan2(Gy, Gx) * 180/pi;
theta(theta < 0) = theta(theta < 0) + 180;

[m, n] = size(mag);
NMS = zeros(m, n);

for i = 2:m-1
    for j = 2:n-1
        if ((theta(i,j) >= 0 && theta(i,j) < 22.5) || (theta(i,j) >= 157.5 && theta(i,j) < 180))
            if (mag(i,j) > mag(i,j-1) && mag(i,j) > mag(i,j+1))
                NMS(i,j) = mag(i,j);
            end
        elseif ((theta(i,j) >= 22.5 && theta(i,j) < 67.5))
            if (mag(i,j) > mag(i-1,j-1) && mag(i,j) > mag(i+1,j+1))
                NMS(i,j) = mag(i,j);
            end
        elseif ((theta(i,j) >= 67.5 && theta(i,j) < 112.5))
            if (mag(i,j) > mag(i-1,j) && mag(i,j) > mag(i+1,j))
                NMS(i,j) = mag(i,j);
            end
        elseif ((theta(i,j) >= 112.5 && theta(i,j) < 157.5))
            if (mag(i,j) > mag(i-1,j+1) && mag(i,j) > mag(i+1,j-1))
                NMS(i,j) = mag(i,j);
            end
        end
    end
end

4. 对抑制后的梯度进行双阈值处理

max_val = max(NMS(:));
low_th = 0.2 * max_val;
high_th = 0.5 * max_val;

strong_edges = (NMS > high_th);
weak_edges = (NMS >= low_th) & (NMS <= high_th);

[rows, cols] = size(strong_edges);

for i = 2:rows-1
    for j = 2:cols-1
        if (weak_edges(i,j) && any(strong_edges(i-1:i+1,j-1:j+1)))
            strong_edges(i,j) = 1;
        end
    end
end

5. 使用 Canny 算子进行边缘检测

edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

6. 显示结果

imshow(edge_img);

这只是一个简单的实现，实际上在实际应用中，可能需要对参数进行调整，例如 Sobel 算子的参数、非极大值抑制的阈值、双阈值处理的参数等等。此外，该实现只能检测边缘，不能直接用于目标检测，需要进一步处理才能得到目标位置。