边缘提取

本项目是我在硕士期间编写的边缘提取程序，采用CMU步态库中的图像作为示例，主要目的是提取图像中人的轮廓。程序涵盖了一系列常见的图像处理步骤，包括形态学运算、孔洞填充、平滑处理、以及标签标注等。每个步骤都有详细的注释，便于理解和扩展。以下是代码片段： 形态学闭运算： se = strel('disk', 3); f6 = imclose(f5, se); figure(4); imshow(f6); 填充图像孔洞： f8 = imfill(f6); figure(5); imshow(f8); 图像平滑： f9 = double(f8)/255; f10 = medf

Matlab中通过腐蚀与膨胀提取物体边缘，可直接下载使用。

在霍夫变换等算法中，边缘提取在角度方面起到重要作用。

近年来，图像分析与处理在理论、实现和应用方面迅速发展。图像边缘检测作为热点和难点，吸引了广泛关注。Canny算法在此领域表现突出，已被广泛应用于图像边缘的高效检测与提取。

在图像分割过程中，有效追踪边界是关键步骤之一，能够实现对特定区域的精确提取。MATLAB提供了强大的工具，用于处理和分析图像，使得图像轮廓提取变得高效可靠。用户可以通过输入一幅图像，利用MATLAB的功能快速生成该图像的清晰轮廓。

ACC2000 RoundEdgeUI_圆形边缘UI_User Interface（用户界面）。这是一个具有圆形边缘设计的用户界面，适用于各种应用场景，提供流畅的用户体验。

Matlab编程-边缘检测。简单的边缘探测技术。

使用Matlab语言，编写自定义函数实现Canny边缘检测算法，完成图像边缘提取。

Canny边缘连接 MATLAB 代码用于分割和分析弹性珠子以及计算张力偶极子。

利用Matlab编写边缘检测算法，包括Sobel、Prewitt等方法。这些算法能够有效地识别图像中的边缘特征，为图像处理提供了重要工具。