基于边缘检测和图形处理的，人体区域定位和检测

matlab JPG格式图像边缘检测

matlab 图像边缘检测（数据+完整代码）

matlab圆检测代码Line-Circle-Square (LCS)：一种用于基于边缘检测的多层几何滤波器 介绍 Line-Circle-Square (LCS) 过滤器对每个定义的专家（Line、Circle 和 Square 专家）应用检测、跟踪和学习，以获得更多信息来判断场景，而不会过度计算。 每位专家之间的交互式学习提要产生了最小的错误，可以在没有映射的情况下对抗拥挤场景中压倒性的地标标志。 我们的专家基本上依赖于信任因素与几何定义的协方差来忽略、出现和比较检测到的地标。 与文献中的其他相关滤波器相比，所提出的 LCS 滤波器（和 LC 滤波器）具有以下独特优势：（1）减少了计算需求； (2)具有最小化检测时过度自信问题的能力； (3) 检测外界异常行为的实时过程，例如部分检测朝向摄像头/移动车辆的进入物体； (4) 几何计算的初级检测，它创建不同级别的信息，即用于映射和定位的低（边缘）到高（层）； (5) 多层性质使其适用于具有并行执行潜力的实时处理。 用法 要使用代码， main_offline.m从 MATLAB 命令行运行脚本main_offline.m 。 这将在离

目前国内输送带纵向撕裂检测在精度和可靠性方面不能满足要求,随着数字图像处理技术的不断发展其已被广泛应用于工业检测中,文章提出一种应用数字图像处理技术对输送带纵向撕裂检测的方法并使用蚁群算法对canny算子进行优化。实验结果表明优化的边缘检测是一种有效的输送带纵向撕裂检测方法。

简单的Canny边缘检测程序，另外包含霍夫变换检测道路直线。

matlab 边缘检测程序 =imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I); J = imnoise(I,'gaussian');; subplot(2,2,2); imshow(J); [m,n]=size(J); K=J; h1=[1,2,1;2,4,2;1,2,1]/16; h2=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]/9; for i=2:m-1; for j=2:n-1 J(i,j)=h1(1)*J(i-1,j-1)+h1(2)*J(i-1,j)+h1(3)*J(i-1,j+1)+h1(4)*J(i,j-1)+h1(5)*J(i,j)+h1(6)*J(i,j+1)+h1(7)*J(i+1,j-1)+h1(8)*J(i+1,j)+h1(9)*J(i+1,j+1); if J(i,j)>255 J(i,j)=255; elseif J(i,j)<0 J(i,j)=abs(J(i,j)); else J(i,j)=double(J(i,j)); end end end subplot(2,2,3); imshow(J); for i=2:m-1;

可重构计算大作业，采用VIvado HLS循环优化，采用新颖思路，进行图片分割，大大降低算法复杂度，最终在PYNQ云平台测试成功。作业成绩为优秀。

基于cuda的图像边缘检测文档，对于学习cuda的新手来说是不可多得的材料！

MATLAB图像处理专栏--边缘检测算法，包含Sobel、Prewitt、Canny、Roberts算子。保证源代码的运行，GUI界面更加便于对比原图与效果图以及保存。