matlab 实现Canny算子

Canny算子是一种常用的边缘检测算法，它通过对图像进行多级滤波和非极大值抑制、双阈值检测等步骤，提取出图像中的边缘。下面是MATLAB实现Canny算子的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 转为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 高斯滤波
gaussian = imgaussfilt(gray, 1);
% 计算梯度幅值和方向
[Gmag, Gdir] = imgradient(gaussian);
% 非极大值抑制
nms = imhmax(Gmag, 0);
% 双阈值检测
edges = edge(nms, 'canny', [0.1, 0.4]);
% 显示结果
imshow(edges);

其中，`imread`函数用于读取图像，`rgb2gray`函数将图像转为灰度图像，`imgaussfilt`函数进行高斯滤波，`imgradient`函数计算梯度幅值和方向，`imhmax`函数进行非极大值抑制，`edge`函数进行双阈值检测，最后使用`imshow`函数显示结果。

相关问题

matlab Canny算子

Canny算子是一种常用的边缘检测算法，主要用于检测图像中的边缘。在Matlab中，Canny算子可以通过调用"edge"函数来实现，其语法格式为：

edge(I, method, ...)

其中，I表示输入的图像，method表示采用的边缘检测方法，其可选值包括'Canny'、'Sobel'、'Prewitt'等。其他参数可以根据需要进行设置。

Canny算子的具体实现过程分为以下几步：

1. 对图像进行灰度化处理。
2. 对图像进行高斯滤波，以平滑图像并降低噪声。
3. 计算图像中每个像素的梯度和方向。
4. 对梯度进行非极大值抑制，以保留具有最大梯度值的像素，从而提取出边缘。
5. 对保留的边缘进行双阈值检测，以确定真正的边缘。

如果您对以上内容还有疑问，请告诉我，我可以给您更详细的介绍。

matlab中canny算子

Canny算子是一种经典的边缘检测算法，可以用于在图像中检测出边缘。在MATLAB中，可以使用`edge`函数来实现Canny算子。具体使用方法如下：

BW = edge(I,'canny',threshold,sigma)

其中，`I`为输入图像，`threshold`为两个阈值的向量，`sigma`为高斯滤波的标准差。`edge`函数将返回一个二值图像`BW`，其中非零像素表示检测到的边缘。

例如，下面的代码将对`peppers.png`图像进行Canny边缘检测：

I = imread('peppers.png');
BW = edge(I,'canny',[0.2, 0.5],2);
imshow(BW);

其中，`[0.2, 0.5]`为阈值向量，`2`为高斯滤波的标准差。你可以根据具体的应用需求来调整这些参数。