matlab对图像进行边缘检测不使用函数库

MATLAB是一种强大的数值计算和图形处理软件，在进行图像边缘检测时不局限于官方提供的库函数。如果你想要手动实现一些基本的边缘检测算法，比如Sobel算子、Prewitt算子或Canny边缘检测，可以按照以下步骤：

1. Sobel算子：创建两个二维导数矩阵（分别对应x方向和y方向），然后将它们相加求绝对值，得到边缘强度图。

I = imread('your_image'); % 读取图像
Ix = fspecial('sobel', [3 3], 0); % x方向Sobel滤波器
Iy = fspecial('sobel', [3 3], 1); % y方向Sobel滤波器
Ix = conv2(I, Ix, 'same'); % 卷积操作
Iy = conv2(I, Iy, 'same');
edges = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2); % 计算边缘强度

2. Prewitt算子：类似Sobel，只是使用的滤波器稍有不同。

Ix = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1]; % x方向Prewitt算子
Iy = [-1 -1 -1; 0 0 0; 1 1 1]; % y方向Prewitt算子
...

3. Canny边缘检测：需要两步，先进行高斯滤波和计算梯度，然后应用非极大值抑制和双阈值策略。

gaussianKernel = fspecial('gaussian', [5 5], 1.4); % 高斯滤波器
I_gaussian = imfilter(I, gaussianKernel, 'replicate'); % 滤波
[Ix, Iy] = gradient(I_gaussian); % 计算梯度
sigma = std2(I_gaussian(:)); % 计算标准差
low_threshold = sigma * sqrt(2) * 0.3; % 第一阈值
high_threshold = sigma * sqrt(2) * 0.7; % 第二阈值
[edges, ~] = edge(Ix, Iy, 'canny', low_threshold, high_threshold);

记得替换 `'your_image'` 为你要检测边界的图片文件名。