调用边缘检测算子，提取一幅灰度图像的边缘 M代码

好的，以下是使用Canny算子提取灰度图像边缘的MATLAB代码示例：

% 读取灰度图像
gray_image = imread('lena_gray.jpg');

% 调用Canny算子提取边缘
edge_image = edge(gray_image, 'canny');

% 显示结果
imshow(edge_image);

在这个例子中，我们使用了MATLAB自带的`edge`函数，第一个参数是输入图像，第二个参数是边缘检测算子的名称，这里我们选择了Canny算子。最后，我们将提取的边缘图像显示出来。

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使用edge函数，调用边缘检测算子，提取一幅灰度图像的边缘 M代码

以下是使用`edge`函数调用边缘检测算子提取灰度图像边缘的MATLAB代码示例：

% 读入灰度图像
img = imread('gray_image.png');
% 使用Sobel算子进行边缘检测
M = edge(img, 'sobel');
% 显示结果
figure, imshow(img), title('原图');
figure, imshow(M), title('边缘图');

解释一下这段代码的实现过程：

首先读入一幅灰度图像，然后使用`edge`函数调用Sobel算子进行边缘检测，返回一个二值化的边缘图像。最后将原图和边缘图像分别显示出来，即可观察到提取出来的边缘。`edge`函数还可以调用其他的边缘检测算子，如Canny算子、Prewitt算子等。

调用robert算子，提取一幅灰度图像的边缘 M代码

以下是使用Roberts算子提取灰度图像边缘的MATLAB代码示例：

% 读入灰度图像
img = imread('gray_image.png');
% 定义Roberts算子
roberts_x = [1 0; 0 -1];
roberts_y = [0 1; -1 0];
% 对图像进行Roberts卷积运算
Gx = conv2(double(img), roberts_x, 'same');
Gy = conv2(double(img), roberts_y, 'same');
% 计算边缘幅值
M = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
% 显示结果
figure, imshow(img), title('原图');
figure, imshow(uint8(M)), title('边缘图');

解释一下这段代码的实现过程：

首先读入一幅灰度图像，然后定义Roberts算子，分别计算x方向和y方向的卷积结果。将两个结果平方后再开方，即可得到边缘幅值。最后将边缘幅值图像显示出来，即可观察到提取出来的边缘。