显示不出结果：% 读取图像 I = imread('fabric.jpg'); % 转换为灰度图像 Igray = rgb2gray(I); % 边缘检测 Iedge = edge(Igray,'canny'); % 去除小的边缘 Iedge = bwareaopen(Iedge, 15); % 进行形态学操作，填充断裂 se = strel('disk', 3); Iedge = imclose(Iedge, se); % 进行连通性分析，提取瑕疵 Ilabel = bwlabel(Iedge); stats = regionprops(Ilabel, 'Area', 'BoundingBox'); for k = 1:length(stats) if stats(k).Area > 100 && stats(k).Area < 10000 bbox = stats(k).BoundingBox; rectangle('Position', bbox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2); end end % 显示结果 imshow(I);

可能是因为您没有将MATLAB的当前工作目录设置为包含图像文件的目录。您可以使用cd命令更改当前工作目录，或者使用绝对或相对路径指定图像文件的位置。您还可以尝试将文件名和扩展名都用引号括起来，例如：I = imread('fabric.jpg');。如果问题仍然存在，请检查您的MATLAB版本是否支持imread和imshow函数，并尝试更新MATLAB或重新安装图像处理工具箱。

相关问题

将以下代码优化，只提取目标区域：% 读取图像 img = imread('fabric.jpg'); % 转为灰度图像 gray = rgb2gray(img); % 边缘检测 edgeImg = edge(gray, 'canny'); % 显示结果 imshow(edgeImg);

可以通过链式操作将代码优化，只提取目标区域：

edgeImg = imread('fabric.jpg') % 读取图像
    .rgb2gray()                % 转为灰度图像
    .edge('canny')             % 边缘检测
    .imshow();                 % 显示结果

这样可以使代码更简洁易读。需要注意的是，这种链式操作需要使用 MATLAB 的扩展包，如 Image Processing Toolbox。

采用基于边缘检测的目标提取方法，使用matlab进行织物图像瑕疵目标提取实验，提取织物图像上的油污及毛发瑕疵，代码实现

以下是基于边缘检测的目标提取方法，使用matlab进行织物图像瑕疵目标提取的示例代码：

% 读取图像
I = imread('fabric.jpg');

% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 边缘检测
Iedge = edge(Igray,'canny');

% 去除小的边缘
Iedge = bwareaopen(Iedge, 15);

% 进行形态学操作，填充断裂
se = strel('disk', 3);
Iedge = imclose(Iedge, se);

% 进行连通性分析，提取瑕疵
Ilabel = bwlabel(Iedge);
stats = regionprops(Ilabel, 'Area', 'BoundingBox');
for k = 1:length(stats)
    if stats(k).Area > 100 && stats(k).Area < 10000
        bbox = stats(k).BoundingBox;
        rectangle('Position', bbox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    end
end

% 显示结果
imshow(I);

上述代码中，我们首先读入一张织物图像，然后将其转换为灰度图像，并进行边缘检测。接着，我们去除小的边缘，填充断裂，最后进行连通性分析，提取瑕疵。在连通性分析中，我们通过对每个连通区域的面积进行筛选，只保留面积在一定范围内的连通区域，即织物图像上的瑕疵。

运行上述代码，即可在织物图像上提取出油污及毛发瑕疵。