用matlab2018b版本对二维图像进行sobel,laplace,canny边缘提取和阈值分割，最终显示在一张图中的整体代码

好的，这是可以实现将 Sobel、Laplace、Canny 边缘提取和阈值分割的图像合并并显示在同一张图中的 MATLAB 2018b 版本的代码：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% Sobel 边缘提取
sobel_filter = fspecial('sobel');
img_sobel = imfilter(img, sobel_filter);

% Laplace 边缘提取
laplace_filter = fspecial('laplacian');
img_laplace = imfilter(img, laplace_filter);

% Canny 边缘提取
img_canny = edge(img, 'Canny');

% 阈值分割
img_thresh = imbinarize(img);

% 合并图像并显示
img_merged = [img_sobel, img_laplace; img_canny, img_thresh];
imshow(img_merged);

与之前的代码基本相同，只是使用了 imbinarize 函数进行阈值分割。在 MATLAB 2018b 中，im2bw 函数已经过时了，推荐使用 imbinarize 函数。

相关问题

给我一个matlab2018b版本对图像进行沃尔什-哈达玛变换简单代码 ，代码设置图像矩阵维度变为一致。

以下是一个简单的Matlab代码，用于对图像进行Walsh-Hadamard变换：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 将图像矩阵维度变为2的整数次幂
dim = 2^nextpow2(max(size(gray_img)));
padded_img = padarray(gray_img, [dim-size(gray_img,1) dim-size(gray_img,2)], 'post');

% 计算Walsh-Hadamard变换
w = fwht2(padded_img);

% 显示变换结果
imshow(log(abs(w)), []);

上述代码中，`imread`函数用于读取图像，`rgb2gray`函数用于将图像转换为灰度图像。然后，通过`nextpow2`函数计算出大于原始图像最大维度的2的整数次幂，再通过`padarray`函数将图像矩阵维度变为一致的2的整数次幂。接着，使用`fwht2`函数计算图像的二维Walsh-Hadamard变换。最后，使用`imshow`函数显示变换结果，其中`log(abs(w))`用于将结果转换为对数形式并去除负数。

给我一个matlab2018b版本对图像进行沃尔什-哈达玛变换简单示例代码 ，代码设置图像矩阵维度变为一致

以下是一个简单的Matlab代码，用于对图像进行Walsh-Hadamard变换：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 将图像矩阵维度变为一致的2的整数次幂
dim = 2^nextpow2(max(size(gray_img)));
padded_img = padarray(gray_img, [dim-size(gray_img,1) dim-size(gray_img,2)], 'post');

% 计算Walsh-Hadamard变换
w = fwht2(padded_img);

% 显示变换结果
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(log(abs(w)), []), title('Walsh-Hadamard Transform');

上述代码中，`imread`函数用于读取图像，`rgb2gray`函数用于将图像转换为灰度图像。然后，通过`nextpow2`函数计算出大于原始图像最大维度的2的整数次幂，再通过`padarray`函数将图像矩阵维度变为一致的2的整数次幂。接着，使用`fwht2`函数计算图像的二维Walsh-Hadamard变换。最后，使用`subplot`和`imshow`函数显示原始图像和变换结果，其中`log(abs(w))`用于将结果转换为对数形式并去除负数。