Prewitt边缘检测matlab代码

以下是Prewitt边缘检测的MATLAB代码：

% 读入图像
I = imread('lena.jpg');

% 将图像转为灰度图
I = rgb2gray(I);

% Prewitt算子
prewitt_h = [-1,-1,-1;0,0,0;1,1,1];
prewitt_v = [-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1];

% 水平方向卷积
I_x = conv2(double(I), prewitt_h, 'same');

% 垂直方向卷积
I_y = conv2(double(I), prewitt_v, 'same');

% 计算梯度幅值和方向
grad_mag = sqrt(I_x.^2 + I_y.^2);
grad_dir = atan2(I_y, I_x);

% 显示结果
figure, imshow(I), title('原始图像');
figure, imshow(uint8(grad_mag)), title('Prewitt边缘检测结果');

其中，`I`为原始图像，`prewitt_h`和`prewitt_v`分别为水平和垂直方向的Prewitt算子。通过`conv2`函数进行卷积计算，得到水平方向和垂直方向的梯度值。最后，计算梯度幅值和方向，并显示Prewitt边缘检测结果。

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prewitt边缘检测matlab代码

以下是使用Prewitt算子进行边缘检测的Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 定义Prewitt算子
prewittX = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
prewittY = [-1 -1 -1; 0 0 0; 1 1 1];

% 应用Prewitt算子进行边缘检测
edgeX = conv2(double(grayImg), prewittX, 'same');
edgeY = conv2(double(grayImg), prewittY, 'same');

% 计算梯度幅值
edgeImg = sqrt(edgeX.^2 + edgeY.^2);

% 显示边缘检测结果
figure, imshow(edgeImg, []), title('Prewitt Edge Detection');

该代码将图像读入并转换为灰度图像。接下来，定义了Prewitt算子的水平和垂直分量。然后，将这些算子应用于图像并计算梯度幅值。最后，使用Matlab的imshow函数显示检测到的边缘。

prewitt算子边缘检测matlab代码

下面是使用Prewitt算子进行边缘检测的Matlab代码示例：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 转灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% Prewitt算子边缘检测
prewittEdge = edge(grayImg, 'prewitt');

% 显示原图和边缘检测结果
subplot(1,2,1);
imshow(grayImg);
title('原图');
subplot(1,2,2);
imshow(prewittEdge);
title('Prewitt算子边缘检测');

其中，`imread()`函数用于读入图像，`rgb2gray()`函数用于将图像转换为灰度图像，`edge()`函数用于进行边缘检测，第二个参数指定了使用Prewitt算子进行边缘检测。最后通过`imshow()`函数将原图和边缘检测结果显示出来。