使用SWT实现图像边缘检测与梯度分析

SWT（笔画宽度变化）代码在本文中主要应用于图像处理和边缘检测，通过MATLAB语言实现。首先，我们从一个名为`img_346.jpg`的图像文件开始，利用`imread`函数读取图像并显示原始图像，同时设置标题为“yuanshituxiang”。接下来，作者对图像进行了预处理，包括灰度化、背景消除（虽然这里未实际执行），以及将图像转换为黑白二值图像，以便更好地展示边缘。 然后，文章的核心部分是使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。Canny算子是一种多级边缘检测方法，它包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制以及双阈值处理等步骤。通过`edge`函数，边缘图被生成并显示出来，标题为“EdgesUsingCanny”。 接着，作者利用Sobel滤波器（`sobelMask`）计算图像在水平和垂直方向上的梯度，`imfilter`函数用于实现这一过程。这两个梯度图像分别展示了图像的局部边缘信息，通过单独的图像窗口展示。 为了确定边缘的方向，作者创建了一个与边缘图像大小相同的零矩阵`theta`，用于存储每个像素点的梯度方向角。理论上，他们本应遍历图像中的每个像素，根据边缘的梯度值（dx和dy）计算角度，但由于代码片段中这部分缺失了循环，这部分实际操作并未完成。 总结起来，这段代码演示了如何使用MATLAB的SWT（笔画宽度变化）工具包，结合Canny边缘检测和Sobel滤波技术对图像进行处理，找出边缘位置，并尝试计算边缘的方向。尽管有一些细节未完成，但整体流程清晰地展示了从原始图像到边缘检测的典型步骤，这对于理解图像处理和计算机视觉的基础概念非常有帮助。