图片阴影检测matalb

在MATLAB中，可以使用以下步骤进行图片阴影检测：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行预处理，例如使用高斯滤波器平滑图像，以便于检测阴影。

3. 计算图像的梯度，并将其传递给Hough变换。

4. 使用阈值技术检测图像中的直线。

5. 对检测到的直线进行分类，以便确定哪些是阴影线。

6. 绘制图像中的阴影区域。

以下是一个示例代码：

% 读取图像并将其转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 对图像进行预处理
smooth_img = imgaussfilt(gray_img, 3);

% 计算图像的梯度，并将其传递给Hough变换
[~, threshold] = edge(smooth_img, 'sobel');
edge_img = edge(smooth_img, 'sobel', threshold * 0.5);
[H, T, R] = hough(edge_img);

% 使用阈值技术检测图像中的直线
P = houghpeaks(H, 5, 'Threshold', ceil(0.3 * max(H(:))));
lines = houghlines(edge_img, T, R, P, 'FillGap', 5, 'MinLength', 7);

% 对检测到的直线进行分类，以便确定哪些是阴影线
shadow_lines = [];
for k = 1:length(lines)
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    if abs(xy(1,2) - xy(2,2)) < abs(xy(1,1) - xy(2,1))
        shadow_lines = [shadow_lines; xy];
    end
end

% 绘制图像中的阴影区域
shadow_mask = zeros(size(gray_img));
for k = 1:size(shadow_lines, 1)
    x1 = shadow_lines(k, 1);
    y1 = shadow_lines(k, 2);
    x2 = shadow_lines(k, 3);
    y2 = shadow_lines(k, 4);
    shadow_mask = shadow_mask + poly2mask([x1 x2], [y1 y2], size(gray_img, 1), size(gray_img, 2));
end

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
visboundaries(shadow_mask, 'Color', 'r');

这个示例代码可以检测出图像中的阴影，并将其以红色边界的形式绘制在原始图像上。需要注意的是，这个示例代码只是一个简单的实现，如果要进行更精细的阴影检测，可能需要使用更复杂的算法和技术。