1.用hough求圆的圆心 matlab代码
2.Canny边缘检测算法
3.Matlab图像处理——的光影效果

用hough求圆的圆心 matlab代码

       直接运行：

       RGB = imread('gantrycrane.png');

       I = rgb2gray(RGB); % convert to intensity

       BW = edge(I,'canny'); % extract edges

       [H,T,R] = hough(BW,'RhoResolution',0.5,'ThetaResolution',0.5);

       % display the original image

       subplot(2,1,1);

       imshow(RGB);

       title('gantrycrane.png');

       % display the hough matrix

       subplot(2,1,2);

       imshow(imadjust(mat2gray(H)),'XData',T,'YData',R,...

       'InitialMagnification','fit');

       title('Hough transform of gantrycrane.png');

       xlabel('\theta'), ylabel('\rho');

       axis on, axis normal, hold on;

       colormap(hot);

Canny边缘检测算法

       Canny边缘检测算法是计算机视觉中一种高效的边缘提取方法，尤其在MATLAB和OpenCV等工具中广泛应用。本文分享了作者在学习和复现Canny算法时遇到的问题以及实现过程，旨在帮助后续学习者避免一些常见陷阱。

       1. Canny算法在图像分割中的重要性在于其通过高斯滤波、像素梯度计算、飞鸟源码安装教程非极大值抑制等步骤，精确地定位图像中的边缘。其中，Canny算法由John F. Canny在年提出，因其理论完善性而备受推崇。

       2. Canny算法的实现包括高斯滤波以平滑图像，然后通过Sobel算子计算像素梯度，接着进行非极大值抑制以消除干扰，随后是泰国到印度源码阈值处理区分强弱边缘，最后孤立弱边缘以进一步优化边缘检测结果。

       3. 在实际应用中，通过对比MATLAB内置的Canny算子，作者发现自定义实现可能更易提取细节，但可能包含更多噪声；而API处理的结果则更为清晰，但可能有局部失真。这表明Canny算法对参数选择的低进指标源码敏感性需要谨慎调整。

       4. 实验结果通过具体展示了算法的性能差异，提醒学习者在使用Canny算法时需关注参数优化的重要性。

       尽管本文提供了一定的代码实现和经验分享，但Canny算法的优化仍需要深入理解并针对具体应用进行调整。

Matlab图像处理——的光影效果

       随着手机摄影的普及，我们追求照片的生动与艺术感。本文将借助Matlab，微擎源码风险教你如何为照片添加独特的光影效果，提升视觉冲击力。以下是实现这一过程的六个关键步骤：

       1. 区域平滑：首先，使用高斯滤波器(imgaussfilt, sigma=3)对进行平滑处理，减少噪点，使图像更平滑。

       2. 边缘检测：接着，源码搭建需要多久利用Canny算法识别图像边缘，增强对比度，通过边缘减法突出线条质感。

       3. 饱和度增强：进入HSV色彩空间，提升饱和度以增加鲜明度，通过rgb2hsv和hsv2rgb函数实现。

       4. 色调分离：采用K-means聚类，将颜色分为几个类别，用调色板映射回RGB，赋予图像更丰富的层次感。

       5. 手绘风格化：使用卷积核(imfilter)进行风格化处理，模拟手绘效果，增加艺术气息。

       6. 光影添加：通过卷积核和混合模式，如highlight_filter和imfuse函数，为图像添加立体感和真实感，提升照片的立体视觉效果。

       以下为实现这些效果的Matlab源代码示例。尽管原理简单，实际操作中需灵活运用函数和参数调整，以达到最佳效果。希望本文能启发你的创作灵感，让你的照片更具艺术感。如果你在Matlab或Python使用过程中遇到任何问题，随时向小英熊学长咨询。