matlab边缘提取及绘制
时间: 2023-06-14 15:05:49 浏览: 48
Matlab常用的边缘提取方法有Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等,下面以Sobel算子为例进行讲解:
1. 读取图像并转为灰度图像
```matlab
img = imread('lena.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
```
2. 使用Sobel算子进行边缘提取
```matlab
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
edge_x = conv2(double(gray_img), sobel_x, 'same');
edge_y = conv2(double(gray_img), sobel_y, 'same');
edge_img = sqrt(edge_x .^ 2 + edge_y .^ 2);
```
3. 绘制边缘图像
```matlab
figure;
imshow(edge_img, []);
```
其中,imshow函数中的参数[]表示使用灰度图像显示,如果不加参数则默认使用彩色图像显示。
以上就是Matlab中使用Sobel算子进行边缘提取及绘制的简单示例。
相关问题
数字图像边缘提取matlab
以下是使用Matlab进行数字图像边缘提取的步骤:
1. 读取图像并显示
```matlab
img = imread('image.jpg'); % 读取图像
imshow(img); % 显示图像
```
2. 灰度化处理
```matlab
gray_img = rgb2gray(img); % 将RGB图像转换为灰度图像
imshow(gray_img); % 显示灰度图像
```
3. 边缘检测
```matlab
edge_img = edge(gray_img, 'Canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测
imshow(edge_img); % 显示边缘检测结果
```
4. 边缘增强
```matlab
se = strel('disk', 1); % 创建一个半径为1的圆形结构元素
dilated_img = imdilate(edge_img, se); % 对边缘图像进行膨胀操作
imshow(dilated_img); % 显示膨胀后的边缘图像
```
5. 边缘细化
```matlab
thin_img = bwmorph(dilated_img, 'thin', Inf); % 对膨胀后的边缘图像进行细化操作
imshow(thin_img); % 显示细化后的边缘图像
```
6. 边缘描绘
```matlab
[H,theta,rho] = hough(thin_img); % 对细化后的边缘图像进行霍夫变换
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); % 从霍夫变换结果中提取峰值
lines = houghlines(thin_img,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7); % 根据霍夫变换结果提取直线段
imshow(img); % 显示原始图像
hold on;
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green'); % 在原始图像上绘制直线段
end
```
边缘提取拟合直线matlab
可以使用MATLAB中的Hough变换进行边缘检测和直线拟合。
首先,使用Canny算子进行边缘检测:
```matlab
I = imread('image.jpg');
BW = edge(I,'Canny');
```
然后,使用Hough变换进行直线检测:
```matlab
[H,T,R] = hough(BW);
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);
```
这里,使用了`houghpeaks`函数来找到Hough变换空间中的峰值,然后使用`houghlines`函数根据这些峰值来提取直线。
最后,绘制检测到的直线:
```matlab
figure, imshow(I), hold on
max_len = 0;
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
% 找到最长的线段
len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
if ( len > max_len)
max_len = len;
xy_long = xy;
end
end
% 高亮最长的线段
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','red');
```