基于matlab的图像边缘检测

宫柳闻916在matlab图像处理中 对图像边缘检测使用灰度图还是二值图? 边缘检测前要进行滤波和锐化吗? -
余闸凯15976886680 ______ 边缘检测两种图都行,二值图的简单效果差,灰度图效果更好.滤波一般是必要的减少噪音带来的误差,锐化不是边缘检测.没有这么特殊的函数,自己写去吧!

宫柳闻916用matlab对一张圆的图像轮廓提取后,知道了圆的边界,怎么确定边界上点的像素坐标?高分悬赏啊啊啊 -
余闸凯15976886680 ______ 如果边界像素值为0,其他地方不为0,可以先二值化,将背景置为1,然后图像的矩阵取反,即 I = ~I,连通区域标记,最后可以用bwboundaries函数提取顺时针排列的边界点像素坐标,具体形式可以help bwboundaries,有例子很好懂

宫柳闻916Matlab构建BP神经网络提取数字图像边缘 -
余闸凯15976886680 ______ 在加工每一针前根据设定轨迹、运动参数、物料材质、当前加工位置等先用BP神经网络得到加工点粗略的变形量,对加工轨迹进行预补偿.加工时动态采集加工点的局部图像,经数字图像处理得到加工点实际坐标与设定坐标的偏差值,一方面将所得值作为神经网络的输出样本,结合相关参数对神经网络进行在线培训,另一方面将此偏差值与加工点设定坐标之和(即加工点实际坐标)用神经网络的输出进行预补偿,求出其与针头实际位置的差值作为PID控制器的输入,从而提高控制系统的动态特性,实现快速精确绗缝的自动化加工.

宫柳闻916在Matlab上对一幅图像使用数学形态学的方法进行边缘检测 -
余闸凯15976886680 ______ edge.m 具体调用格式记太清楚像 fe = edge(f,'sobel');%sobel检测算'prewwit''canny'等!

宫柳闻916matlab图像分块,边缘检测,图像拼接代码 -
余闸凯15976886680 ______ 你可以试试下面的程序: I=imread('myphoto.jpg'); % 假设要处理的图像是myphoto.jpg heights=size(I,1); % 图像的高 widths=size(I,2); % 图像的宽 m=8; % 假设纵向分成8幅图 n=10; % 假设横向分成10幅图 % 考虑到rows和cols不一定能被m...

宫柳闻916求用Matlab进行边缘检测 -
余闸凯15976886680 ______ clear all; close all; warning off all; I = imread('lena.bmp'); %%如果是其他类型图像,请先转换为灰度图 %%没有噪声时的检测结果 BW_sobel = edge(I,'sobel'); BW_prewitt = edge(I,'prewitt'); BW_roberts = edge(I,'roberts'); BW_laplace = edge(I,'log'...

宫柳闻916matlab中如何实现将经过边缘检测后得到的图像边缘曲线逼成直线 -
余闸凯15976886680 ______ 可以考虑把它变成一个规划问题. 我的想法是把你得到的曲线化为一个离散函数,然后采用matlab里面的求解线性回归函数用一条直线去拟合它,得到的直线即为你所需的逼近直线. 若有帮助或不明白请追问.

宫柳闻916如何去掉matlab图片空白边缘的两种方法 -
余闸凯15976886680 ______ 对于只有一个plot的画图句柄可是使用,set(gca,'position',[0 0 1 1]) 其中[0 01 1]分别距表示left bottom right top的比例,这些可以根据需求调整. 去掉matlab图片空白边缘的代码一: surf(peaks) shading interp set(gca,'position',[0 0 1 1]) print -dtiff ...

宫柳闻916matlab 图像处理 在matlab中用A=imread('1.jpg')读起一个图片后,现在想把这个图片表示成为G=(V,E),
余闸凯15976886680 ______ figure; I = imread('D:\ln.bmp'); I = I(:,:,1); BW=im2bw(I); imshow(~BW) [x,y]=getpts 运行后在图像上点击想求得位置在命令窗口中会显示结果

宫柳闻916matlab 图像处理
余闸凯15976886680 ______ 做个例子,希望有所帮助. 代码: clc; clear all; close all; Img = imread('c:\\ce.jpg'); % 载入图像 % 灰度化 if ndims(Img) == 3 I = rgb2gray(Img); else I = Img; end Ig = rgb2hsv(Img); s = Ig(:, :, 2); bw = im2bw(s, 0.55); % 二值化 bw1 = imclose(bw, ...