【边缘检测】基于CNN的灰度图像边缘提取matlab源码.md

三角法源于 Zack (Zack GW, Rogers WE, Latt SA (1977)，“姐妹染色单体交换频率的自动测量”，J. Histochem. Cytochem. 25 (7): 741–53)。 在灰度轴上 b 处直方图的最大值和灰度轴上的最低（或最高，取决于上下文）值 a 之间构建一条线，其中直方图明显大于 0。 与线垂直的距离 L并且在直线和直方图之间为从 a 到 b 的所有值计算。 直方图与线之间距离最大的级别为阈值（级别）。 当对象像素在直方图中产生弱峰值时，该技术特别有效。

橙果识别的图像分割 为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理。

MATLAB中将彩色的图像转化为灰度图像

图处理应用 这是一个Java程序，用于处理PGM和PPM格式的彩色和灰度图像，您可以旋转，转换为CMYK，提取RGB通道，混合RGB通道，二值化，负值，缩小，高光，有力变换，放大，保存直方图，均衡直方图，使用中位数和拉普拉斯进行过滤。 使用的技术 Java 针对数字图像处理学科开发的应用程序。

这是灰度图像的伪彩色处理matlab源程序

通过matlab完整再现facet小面模板卷积方法下的灰度图像边缘检测，注解完整，有效帮助理解整个理论实现。

这些函数的工作原理是从原始图像中减去称为背景图像的滤波图像，以获得后者的校正版本。 背景图像包含照明梯度，因此可以校正原始图片。 该功能仅适用于灰度图像，如果前景比背景更亮或更暗，用户必须手动输入。 使用的过滤器是最简单的：最小和最大过滤器。 最大值和最小值过滤器分别为图像中的每个像素分配一个新值，该值等于该像素周围邻域中的最大值或最小值。 因此，在这种情况下，通过选择最适合每个应用的邻域或结构元素，可以获得非常好的结果。 以下是代码示例中的行。 要查看运行中的代码，只需下载它，然后在该函数所在的路径中执行以下几行： I = imread('printedtext.png'); SE = strel('矩形',[150,15]); I_leveled = imgrayenhance(I,'dark',0.8,SE,true); BW = imbinarize(I_leveled,0.

主要介绍了Python读取MRI并显示为灰度图像实例代码，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

深视3D点云数据转换成HALCON深度图像和灰度图像。