如何在matlab中调用edge函数

要在MATLAB中调用edge函数，请按照以下步骤操作：

1. 打开MATLAB软件。
2. 打开要处理的图像文件。
3. 在命令窗口中键入以下代码：
edges = edge(image_name,method_name,threshold_value)
其中，image_name是您要处理的图像的名称或图像矩阵，method_name是要应用的边缘检测算法名称，threshold_value是阈值参数（如果适用）。
4. 按Enter键以运行该代码。
5. MATLAB将显示一个包含边缘检测结果的新图像。

相关问题

matlab 通过调用edge函数对任意图像进行边缘提取，使用3种以上的算子（如sobel\prewitt等），比较每种算子分割效果，在一个figure中显示。

好的，下面是一个示例代码：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义算子
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
prewitt_x = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
prewitt_y = [-1 -1 -1; 0 0 0; 1 1 1];
roberts_x = [1 0; 0 -1];
roberts_y = [0 1; -1 0];

% 应用算子进行边缘检测
sobel_edge_x = edge(gray_img, 'Sobel', [], sobel_x);
sobel_edge_y = edge(gray_img, 'Sobel', [], sobel_y);
prewitt_edge_x = edge(gray_img, 'Prewitt', [], prewitt_x);
prewitt_edge_y = edge(gray_img, 'Prewitt', [], prewitt_y);
roberts_edge_x = edge(gray_img, 'Roberts', [], roberts_x);
roberts_edge_y = edge(gray_img, 'Roberts', [], roberts_y);

% 绘制结果
figure;
subplot(2,3,1), imshow(sobel_edge_x), title('Sobel X');
subplot(2,3,2), imshow(sobel_edge_y), title('Sobel Y');
subplot(2,3,3), imshow(sobel_edge_x | sobel_edge_y), title('Sobel X|Y');
subplot(2,3,4), imshow(prewitt_edge_x), title('Prewitt X');
subplot(2,3,5), imshow(prewitt_edge_y), title('Prewitt Y');
subplot(2,3,6), imshow(prewitt_edge_x | prewitt_edge_y), title('Prewitt X|Y');

这段代码使用了Sobel、Prewitt和Roberts三种算子进行了边缘检测，并将结果绘制在同一个figure中，方便比较。你可以根据需要添加或修改算子，并调整subplot的位置和标题。

matlab实现canny边缘检测不调用edge函数的具体代码

以下是用 MATLAB 手动实现 Canny 边缘检测的代码：

% 读取图像
img = imread('lena.bmp');
% 将图像转化为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行高斯滤波
gaussImg = imgaussfilt(grayImg, 1.5);
% 计算图像梯度
[Gx,Gy] = imgradientxy(gaussImg);
% 计算梯度的幅值和方向
[Gmag,Gdir] = imgradient(Gx,Gy);
% 非极大值抑制
nmsImg = nonmaxsup(Gmag,Gdir);
% 双阈值检测
thHi = 0.1 * max(nmsImg(:));
thLo = 0.05 * max(nmsImg(:));
edgeMap = hysthresh(nmsImg, thHi, thLo);
% 显示边缘图像
imshow(edgeMap);

以上代码的详细说明：

1. 读取图像：使用 imread 函数读取需要进行边缘检测的图像。

2. 转化为灰度图像：使用 rgb2gray 函数将彩色图像转化为灰度图像（前提是原图为彩色图像）。

3. 高斯滤波：使用 imgaussfilt 函数对灰度图像进行高斯滤波，以平滑图像并降噪。

4. 计算梯度：使用 imgradientxy 函数计算灰度图像的梯度，得到水平方向和垂直方向的梯度值。

5. 计算梯度的幅值和方向：使用 imgradient 函数计算梯度的幅值和方向。

6. 非极大值抑制：使用 nonmaxsup 函数对梯度幅值图像进行非极大值抑制，以保留局部最大值，得到较细的边缘。

7. 双阈值检测：使用 hysthresh 函数对抑制后的梯度幅值图像进行双阈值检测，以确定边缘的强度和弱度，得到二值化的边缘图像。

8. 显示边缘图像：使用 imshow 函数显示生成的边缘图像。