matlab中edge canny
时间: 2023-11-02 12:01:32 浏览: 36
在MATLAB中,可以使用Canny算法来进行边缘检测。Canny算法是一种广泛使用的边缘检测算法,可以检测出图像中的强边缘,并且抑制弱边缘和噪声。
下面是使用MATLAB中的edge函数来进行Canny边缘检测的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 设置Canny算法的参数
sigma = 1.0; % 高斯滤波器的sigma值
threshold = 0.1; % 边缘强度阈值,取值范围为[0,1]
% 使用edge函数进行Canny边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'canny', threshold, sigma);
% 显示原始图像和边缘检测结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(edge_img);
title('Canny Edge Detection Result');
```
在上述代码中,首先读取了一个彩色图像,并将其转换为灰度图像。然后,通过设置sigma值和阈值来定义Canny算法的参数。最后,使用edge函数进行Canny边缘检测,并将原始图像和边缘检测结果显示在同一幅图像中。
相关问题
matlab中edge的canny用法
Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法,它可以在图像中找到明显的边缘。在MATLAB中,Canny边缘检测可以通过以下方式实现:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 使用Canny算法进行边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'canny');
% 显示原图和边缘检测结果
imshowpair(img, edge_img, 'montage');
```
在上述代码中,首先读取一张图像,然后将其转换为灰度图像。接着使用`edge`函数进行边缘检测,其中第二个参数指定了使用Canny算法进行边缘检测。最后使用`imshowpair`函数将原图和边缘检测结果显示在一起。
在使用Canny算法进行边缘检测时,还可以指定一些参数,例如阈值等。具体用法可以参考MATLAB的官方文档。
matlab中,canny代码
Canny算法是一种常用的边缘检测算法,它的实现在MATLAB中也比较简单,下面是一份基本的Canny算法代码:
```matlab
% 读入需要处理的图像
Img = imread('example.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(Img);
% 对灰度图像进行高斯滤波
GaussianImg = imgaussfilt(grayImg, 1);
% 对高斯滤波后的图像进行Canny边缘检测
CannyImg = edge(GaussianImg, 'Canny');
% 将处理后的图像显示出来
imshow(CannyImg);
```
上述代码中,先读入需要处理的图像并将其转换为灰度图像,然后对灰度图像进行高斯滤波,最后使用`edge`函数对高斯滤波后的图像进行Canny边缘检测,将处理后的图像显示出来。其中,`imgaussfilt`函数用于进行高斯滤波,第二个参数表示高斯滤波的标准差;`edge`函数用于进行边缘检测,第二个参数表示使用Canny算法进行边缘检测。