使用MATLAB用边缘检测对图像特征提取代码

以下是MATLAB中使用边缘检测算法进行图像特征提取的示例代码：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% Sobel算子边缘检测
sobel_img = edge(gray_img, 'sobel');

% Canny算子边缘检测
canny_img = edge(gray_img, 'canny');

% 输出结果
subplot(1, 3, 1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');

subplot(1, 3, 2);
imshow(sobel_img);
title('Sobel算子边缘检测');

subplot(1, 3, 3);
imshow(canny_img);
title('Canny算子边缘检测');

在这个示例中，我们首先读入一张彩色图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们使用Sobel算子和Canny算子进行边缘检测，并将结果输出到屏幕上。最后，我们使用subplot函数将三张图像放在同一个画布上进行比较。

边缘检测算法是一种常用的图像特征提取方法，可以帮助我们找到图像中的物体边缘和轮廓。在MATLAB中，我们可以使用edge函数来实现边缘检测，该函数支持多种不同的算法和参数选项。在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择合适的算法和参数来进行图像特征提取。