function binary_output = dir_thresh(img, thresh) timg = double(img); dim = size(img); h = sobel_kernel(15); sobelx = imfilter(timg,h'); sobely = imfilter(timg,h); absgraddir = atan(abs(sobely) ./ abs(sobelx)); binary_output = zeros(dim,'uint8'); binary_output((absgraddir > thresh(1)) & (absgraddir <= thresh(2))) = uint8(255); end解释

这是一个 MATLAB 函数，用于将图像进行方向阈值化处理。其输入参数为图像 img 和阈值 thresh，输出为二进制图像 binary_output。

函数首先将输入图像转换为 double 类型，并获取其大小 dim。接着使用 Sobel 算子获取水平和垂直方向的梯度值 sobelx 和 sobely。然后计算每个像素点梯度的绝对值的反正切值，即梯度方向 absgraddir。

最后，将二进制图像 binary_output 初始化为全零，然后将梯度方向在阈值范围内的像素点置为 255，其余像素点保持为零。其中，阈值范围为 thresh(1) 到 thresh(2)。

需要注意的是，该函数依赖于 sobel_kernel 函数，该函数应该是用于生成 Sobel 算子的函数。

相关问题

timg = double(img); dim = size(img); h = sobel_kernel(15); sobelx = imfilter(timg,h'); sobely = imfilter(timg,h); absgraddir = atan(abs(sobely) ./ abs(sobelx)); binary_output = zeros(dim,'uint8'); binary_output((absgraddir > thresh(1)) & (absgraddir <= thresh(2))) = uint8(255);解释

这段代码是一段MATLAB代码，主要是对图像进行Sobel边缘检测，并将检测结果转化为二值图像。具体解释如下：

1. 将输入的图像img转换为双精度型timg，并获取图像的尺寸dim。

2. 定义一个Sobel卷积核h，大小为15，用于进行边缘检测。

3. 分别用h的转置和h对timg进行卷积，得到x方向和y方向的边缘强度sobelx和sobely。

4. 计算每个像素点的梯度方向absgraddir，即arctan(|sobely|/|sobelx|)。

5. 根据输入的阈值thresh，将absgraddir大于thresh(1)且小于等于thresh(2)的像素点设置为255，其余像素点设置为0，得到二值图像binary_output。

需要注意的是，这段代码中的边缘检测算法是基于Sobel算子的，而阈值thresh是一个长度为2的数组，用于控制二值化的阈值范围。

binary_img = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 8)

这段代码使用OpenCV库中的adaptiveThreshold函数对输入的灰度图像进行自适应阈值处理，得到一个二值化图像。具体参数解释如下：

- img：输入的灰度图像。
- 255：输出的像素值的最大值。
- cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：阈值类型，表示使用自适应阈值处理时使用均值作为阈值计算方法。
- cv2.THRESH_BINARY_INV：二值化类型，表示将大于阈值的像素点设为0，小于等于阈值的像素点设为255，并取反得到二值化图像。
- 11：自适应阈值的计算窗口大小，表示在每个像素点周围11x11的邻域内计算均值作为阈值。
- 8：自适应阈值的计算时的常数项，表示从计算出的均值中减去一个常数项作为实际的阈值。