function [mag,ax,ay, or] = Canny(im, sigma) % Magic numbers GaussianDieOff = .0001; % Design the filters - a gaussian and its derivative pw = 1:30; % possible widths ssq = sigma^2; width = find(exp(-(pw.*pw)/(2*ssq))>GaussianDieOff,1,'last'); if isempty(width) width = 1; % the user entered a really small sigma end gau=fspecial('gaussian',2*width+1,1); % Find the directional derivative of 2D Gaussian (along X-axis) % Since the result is symmetric along X, we can get the derivative along % Y-axis simply by transposing the result for X direction. [x,y]=meshgrid(-width:width,-width:width); dgau2D=-x.*exp(-(x.*x+y.*y)/(2*ssq))/(pi*ssq); % Convolve the filters with the image in each direction % The canny edge detector first requires convolution with % 2D gaussian, and then with the derivitave of a gaussian. % Since gaussian filter is separable, for smoothing, we can use % two 1D convolutions in order to achieve the effect of convolving % with 2D Gaussian. We convolve along rows and then columns. %smooth the image out aSmooth=imfilter(im,gau,'conv','replicate'); % run the filter across rows aSmooth=imfilter(aSmooth,gau','conv','replicate'); % and then across columns %apply directional derivatives ax = imfilter(aSmooth, dgau2D, 'conv','replicate'); ay = imfilter(aSmooth, dgau2D', 'conv','replicate'); mag = sqrt((ax.*ax) + (ay.*ay)); magmax = max(mag(:)); if magmax>0 mag = mag / magmax; % normalize end or = atan2(-ay, ax); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees. end
时间: 2023-06-26 17:10:05 浏览: 68
这是一个实现Canny边缘检测算法的Matlab函数。函数接受一个图像和一个高斯滤波器的标准差作为输入,并输出图像的边缘强度、x和y方向的梯度以及每个像素的梯度方向。首先,函数设计高斯滤波器和它的一阶导数。然后,它将这些滤波器与图像进行卷积,以平滑图像并计算x和y方向的梯度。接下来,它计算每个像素的梯度方向,并将其转换为角度。最后,它返回平滑后的图像、x和y方向的梯度、每个像素的梯度方向以及所有像素的梯度的最大值。Canny边缘检测算法是一种经典的计算机视觉算法,用于检测图像中的边缘。
相关问题
print("FPS %f, mag = %s" % (clock.fps(), str(line.magnitude()) if (line) else "N/A"))这句话在python 中什么意思
这句话是在 Python 中使用字符串格式化输出的语法。其中 `%f` 表示浮点数占位符,`%s` 表示字符串占位符。括号中的 `clock.fps()` 返回一个浮点数,表示当前的帧率。如果 `line` 存在,则 `line.magnitude()` 返回一个数值,表示线段的长度,否则输出字符串 "N/A"。`str()` 函数将数值转换为字符串类型,以便与字符串占位符 `%s` 搭配使用。最终输出的字符串包含了当前帧率和线段长度的信息。
续写这段matlab代码,使它可以画出幅度频谱clear all %%=================================================================== %%-使用自定义阶跃函数UCT实现幅度为1、宽度为1的门函数g(t) %%==================================================================== t=-2:0.01:2; %观测时间 A=1; %信号幅度 ft=A*(UCT(t+0.5)-UCT(t-0.5)); figure plot(t,ft) grid on axis([-3,3,0,1.2]) %窗口大小 title('门函数')
这段 Matlab 代码已经实现了幅度为 1、宽度为 1 的门函数 g(t) 的绘制。现在需要在这段代码的基础上实现幅度频谱的计算和绘制,可以参考之前的回答。
```matlab
clear all
%%===================================================================
%%-使用自定义阶跃函数UCT实现幅度为1、宽度为1的门函数g(t)
%%====================================================================
t=-2:0.01:2; %观测时间
A=1; %信号幅度
ft=A*(UCT(t+0.5)-UCT(t-0.5));
figure
plot(t,ft)
grid on
axis([-3,3,0,1.2]) %窗口大小
title('门函数')
%% 计算幅度谱并绘图
N = length(ft); % 信号的长度
F = fftshift(fft(ft)); % 对信号进行快速傅里叶变换并将结果移动到中心位置
F_mag = abs(F); % 取幅度谱
f = linspace(-1, 1, N); % 构建频率轴
figure
plot(f, F_mag); % 画出幅度谱
xlabel('Frequency (Hz)'); % 添加 x 轴标签
ylabel('Magnitude'); % 添加 y 轴标签
title('Amplitude Spectrum'); % 添加标题
```
这段代码添加了对幅度谱的计算和绘制。首先使用 fft 函数对门函数进行快速傅里叶变换,并使用 fftshift 函数将结果移动到中心位置。然后使用 abs 函数取幅度谱,构建频率轴,最后绘制幅度谱。需要注意的是,频率轴的范围应该为信号采样率的一半,即 -1 到 1。
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