请提供边缘检测效果更好的matlab代码
时间: 2023-05-29 10:07:47 浏览: 73
以下是使用Canny算子进行边缘检测的Matlab代码:
```
% 读取图像
I = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为灰度图
I_gray = rgb2gray(I);
% 对灰度图进行高斯滤波
I_blur = imgaussfilt(I_gray, 1.5);
% 使用Canny算子进行边缘检测
I_edge = edge(I_blur, 'Canny', [0.05, 0.15], 1);
% 显示原图和边缘检测结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(I_edge);
title('边缘检测结果');
```
这里使用了高斯滤波来平滑图像,可以有效减少噪声的影响。同时,Canny算子的两个阈值也进行了调整,以便得到更好的边缘检测结果。
相关问题
canny边缘检测算法matlab代码
MATLAB中实现Canny边缘检测算法的代码如下:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 使用Canny算法检测边缘
edges = edge(gray, 'canny');
% 显示结果
imshow(edges);
```
在这个例子中,我们首先使用`imread`函数读取图像,然后使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。接下来,我们使用`edge`函数调用Canny算法来检测边缘。最后,我们使用`imshow`函数将结果显示出来。
需要注意的是,Canny算法的结果取决于其参数设置,例如阈值等。在实际应用中,可能需要对这些参数进行调整以获得更好的结果。
matlab基于边缘检测的目标提取代码来提取织物瑕疵
以下是基于边缘检测的目标提取代码,用于提取织物瑕疵:
```matlab
% 读入图像
im = imread('fabric.jpg');
% 转化为灰度图像
im_gray = rgb2gray(im);
% 边缘检测
im_edge = edge(im_gray, 'Canny');
% 填充孔洞
im_filled = imfill(im_edge, 'holes');
% 消除小目标
im_cleaned = bwareaopen(im_filled, 50);
% 获取目标边界
B = bwboundaries(im_cleaned);
% 显示结果
figure;
imshow(im);
hold on;
for k = 1:length(B)
boundary = B{k};
plot(boundary(:, 2), boundary(:, 1), 'r', 'LineWidth', 2);
end
```
通过这段代码,我们可以得到提取出的织物瑕疵的边界。你可以尝试修改参数来得到更好的效果,比如边缘检测算法、消除小目标的阈值等。