BW = edge(I,'sobel',thresh) 根据所指定的敏感度阈值thresh，用Sobel算子进行边缘检测，它忽略了所有小于阈值的边缘。当thresh为空时，自动选择阈值。BW = edge(I,'sobel',thresh,direction) 根据所指定的敏感度阈值thresh，在所指定的方向direction上，用Sobel 算子进行边缘检测。Direction可取的字符串...
computeEdgesWithThinning函数实现了⾮极⼤值抑制和阈值化的效果，这个函数的实现⽅式已经被MATLAB封装，⽆法查看。⼀番波折之后，我模拟出⼀个效果基本⼀致的细化及阈值化算法（默认的阈值T为4乘以每个点梯度的模的平⽅的均值）：设 M(i, j) 为某点的梯度的模的平⽅ M(i, j) ⼤于阈值 T ...
imshow(gray_img); 图像增强:使用imadjust函数调整图像的对比度和亮度。例如: enhanced_img = imadjust(img); imshow(enhanced_img); 边缘检测:使用edge函数检测图像中的边缘。例如,使用Canny算法检测边缘: edges = edge(img, 'canny'); imshow(edges); 噪声去除:使用滤波器去除图像中的噪声。例如,使用中值滤波器...
polarhistogram('BinEdges',edges,'BinCounts',counts) 使用手动指定的 bin 边界和关联的 bin 计数。polarhistogram 函数不执行任何数据分 bin。 polarhistogram(___,Name,Value) 使用一个或多个名称-值对组参量指定其他选项。例如,您可以指定 'FaceAlpha' 和一个介于 0 和 1 之间的标量值,从而使用半透明条形。
在Matlab中,可以使用图数据结构和相关函数来从边列表中查找连接的边。首先,我们需要将边列表转换为图对象。边列表通常由两个矩阵组成,一个矩阵表示边的起始节点,另一个矩阵表示边的结束节点。 以下是一个示例的边列表: 代码语言:txt 复制 edges = [1 2; 2 3; 3 4; 4 1; 1 3]; ...
edges=abs(waveback(nc,s,'sym4')); figure;imshow(mat2gray(edges)); %子程序 function w=wave2gray(c,s,scale,border) error(nargchk(2,4,nargin)); if(ndims(c)~=2)|(size(c,1)~=1) error('c must be a row vector'); end
1 polarhistogram函数 1.1 用法 polarhistogram(theta)polarhistogram(theta,nbins)polarhistogram(theta,edges)polarhistogram('BinEdges',edges,'BinCounts',counts)polarhistogram(___,Name,Value)polarhistogram(pax,___)h=polarhistogram(___) polarhistogram(theta) 通过将 theta 中的值划分到等间距的 bin 内,...
edges = edge(grayImg, 'Canny'); figure; imshow(edges); title('边缘检测'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 图像分类:使用预训练的深度学习模型 接下来,我们将使用一个预训练的深度学习模型进行图像分类。MATLAB提供了多种预训练的网络,例如AlexNet、VGG、Res...
在MATLAB中,可以使用不同的算法和函数来定义图像中的对象边缘。 常用的边缘检测算法包括: Canny边缘检测算法:Canny算法是一种经典的边缘检测算法,它通过多步骤的操作来检测图像中的边缘,包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等。 Sobel算子:Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子,它通过计算图像中每个...
% 读取新图像newImg=imread('new_image.jpg');grayNewImg=rgb2gray(newImg);normalizedNewImg=im2double(grayNewImg);% 进行边缘提取edges=semanticseg(normalizedNewImg,net);% 使用模型进行边缘检测% 可视化边缘imshow(edges);% 显示提取的边缘 1. 2. ...