Matlab操纵边缘

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  这取决于允许的成本密集程度 . 一个简单的方法是：

  （1）使用Sobel-Filters对图像进行卷积（给出Dx，Dy） .

  对于每个canny-edge-pixel：

  （2）归一化（Dx，Dy），s.t . 在每个像素中，你都有你的边缘方向 .

  （3）用你想要移除的方向计算内积（在你的情况下为（0,1）） .

  （4）如果内积的绝对值小于某个阈值，则移除像素 .

  例：

  img = ...;
  canny_img = ...;
  removeDir = [0;1];
  % convolute with sobel masks
  sobelX = [1, 0, -1; 2, 0, -2; 1, 0, -1];
  sobelY = sobelX';
  DxImg = conv2(img,sobelX,'same');
  DyImg = conv2(img,sobelY,'same');
  % for each canny-edge-pixel:
  for lin = 1:size(img,1) % <-> y
      for col = 1:size(img,2) % <-> x
          if canny_img(lin,col)
              % normalize direction
              normDir = [DxImg(lin,col); DyImg(lin,col)];
              normDir = normDir / norm(normDir,2);
              % inner product
              innerP = normDir' * removeDir;
              % remove edge?
              if abs(innerP) < cos(45/180*pi) % 45° threshold
                  canny_img(lin,col) = 0;
              end
          end
      end
  end
  

  根据您的要求，您可以对其进行大量优化 .

  回复于 2024-05-02T14:03:54+08:00
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  一种选择是使用Sobel operator的一半 . 完整算法找到水平和垂直边缘，然后组合它们 . 您只对水平边缘感兴趣，因此只需计算该部分（维基百科文章中的 Gy ） .

  您可能还希望将结果阈值化以获得黑白图像而不是灰度阴影 .

  您可以将此技术应用于原始灰度图像或Canny边缘检测的结果 .

  回复于 2024-05-02T14:03:54+08:00