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图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab） 6 u4 z1 c5 U a( t3 g
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1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab
" a. I. L" c3 b# Q2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）
2 ?' d; p4 h' J2 k3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）
( d7 I2 L# z) |; _/ i$ \$ B6 q4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像6 H D5 G! T1 V4 w3 U
5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）) O k0 r e6 J
6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像2 y/ n9 v; K2 T+ I x; z9 m) r% E
7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”9 _: u }6 C! T6 ^( ~' S' ?0 B
8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）$ e6 R" `0 w6 v: k
9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹
* c& }/ j; v7 `10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread('test1.bmp');
. p& B3 [- L+ R11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)0 s: }6 s: C! O5 T3 j5 D/ y: r7 n
12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：
" `+ d: P% d) ?0 @7 h 在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, 'sobel', 0.05);
2 z, U! B/ z R# U; l >> g_log = edge(f, 'log', 0.003, 2.25);
9 s( D5 y- a( ^/ V( F >> g_canny = edge(f, 'canny', [0.04 0.10], 1.5);
- a& C6 p; D6 `. V13 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像：
0 c7 ^; W5 I; z! t2 x8 | >> figure, imshow(g_sobel)" Z( o7 S$ y I# c0 O
>> figure, imshow(g_log)
0 f, H2 Q1 L& |- j" v' P" L >> figure, imshow(g_canny)
5 [$ G5 x% C2 F3 D& C$ G6 g) I
! w$ D$ G+ l6 ]! q' T: W14 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像 |
( I/ }4 t1 H( v& q4 H$ J& m | 
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发表于 2019-3-25 11:06
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