Обнаружение ребра с методом Sobel в полуточности

В этом примере показано, как сгенерировать автономную библиотеку C++ от функции MATLAB®, которая выполняет обнаружение ребра Sobel изображений при помощи чисел с плавающей точкой полуточности. Алгоритм ребра Sobel берет изображение (представленный как матрица) и возвращает изображение, подчеркивая высокие пространственные области частоты, которые соответствуют ее ребрам. Этот пример также показывает, как сгенерировать и протестировать алгоритм обнаружения ребра Sobel при помощи MEX-функции.

Алгоритм обнаружения ребра Sobel

В алгоритме обнаружения ребра Sobel 2D пространственная операция градиента выполняется на полутоновом изображении. Эта операция подчеркивает высокие пространственные области частоты, которые соответствуют ребрам в изображении.

type sobelEdgeDetectionAlg
function edgeImg = sobelEdgeDetectionAlg(img,thresh)  %#codegen
%sobelEdgeDetection Example MATLAB function for edge detection.
% Copyright 2018 The MathWorks, Inc.

kern = half([1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1]);

% Finding horizontal and vertical gradients.
h = conv2(img(:,:,2),kern,'same');
v = conv2(img(:,:,2),kern','same');

% Finding magnitude of the gradients.
e = sqrt(h.*h + v.*v);

% Threshold the edges
edgeImg = uint8((e > thresh) * 240);

end

Алгоритм ребра Sobel вычисляет горизонтальный градиент resX и вертикальный градиент resY из входа отображают при помощи двух ортогональных ядер фильтра maskX и maskY. После операции фильтрации алгоритм вычисляет величину градиента и применяет threhold, чтобы найти области изображений, которые считаются ребрами.

Считайте изображения и упакуйте данные в RGBA упакованный упорядоченный по столбцам порядок

Используйте стандартный imread команда, чтобы считать изображения. imread представляет каналы RGB изображения с целыми числами, один для каждого пикселя. Целые числа лежат в диапазоне от 0 до 255. Просто кастинг входных параметров к половине типа может привести к переполнению во время сверток. В этом случае мы можем масштабировать изображения к значениям между 0 и 1.

im = imread('peppers.png');
figure();
image(im);
imPacked = half(im)/255;
thresh = half(100)/255;

Сгенерируйте MEX

Сгенерируйте MEX-функцию C++ при помощи codegen команда.

cfg = coder.config('mex');
cfg.TargetLang = 'C++';
cfg.GenerateReport = true;
codegen -config cfg -args {imPacked,thresh} sobelEdgeDetectionAlg
Code generation successful: To view the report, open('codegen/mex/sobelEdgeDetectionAlg/html/report.mldatx').

Запустите сгенерированный MEX и покажите обнаруженное ребро

Прежде, чем сгенерировать Код С++, необходимо сначала протестировать MEX-функцию в MATLAB, чтобы убедиться, что это функционально эквивалентно оригинальному коду MATLAB и что никакие ошибки времени выполнения не происходят. По умолчанию, codegen генерирует MEX-функцию под названием sobelEdgeDetectionAlg_mex в текущей папке. Это позволяет вам тестировать код MATLAB и MEX-функцию и сравнивать результаты.

out_disp = sobelEdgeDetectionAlg_mex(imPacked,thresh);
figure();
imagesc(out_disp);

Сгенерируйте статическую библиотеку C++

Используйте codegen команда к продуктам C++ статическая библиотека. По умолчанию сгенерированная библиотека расположена в папке codegen/lib/sobelEdgeDetectionAlg/.

cfg = coder.config('lib');
cfg.TargetLang = 'C++';
cfg.GenerateReport = true;
codegen -config cfg -args {imPacked,thresh} sobelEdgeDetectionAlg;
Code generation successful: To view the report, open('codegen/lib/sobelEdgeDetectionAlg/html/report.mldatx').

Смотрите сгенерированную функцию

type codegen/lib/sobelEdgeDetectionAlg/sobelEdgeDetectionAlg.cpp
//
// File: sobelEdgeDetectionAlg.cpp
//
// MATLAB Coder version            : 5.0
// C/C++ source code generated on  : 29-Jan-2020 13:44:52
//

// Include Files
#include "sobelEdgeDetectionAlg.h"
#include "conv2.h"

// Function Definitions

//
// sobelEdgeDetection Example MATLAB function for edge detection.
//  Copyright 2018 The MathWorks, Inc.
// Arguments    : const real16_T img[589824]
//                real16_T thresh
//                unsigned char edgeImg[196608]
// Return Type  : void
//
void sobelEdgeDetectionAlg(const real16_T img[589824], real16_T thresh, unsigned
  char edgeImg[196608])
{
  static const real16_T hv[9] = { real16_T(1.0F), real16_T(0.0F), real16_T(-1.0F),
    real16_T(2.0F), real16_T(0.0F), real16_T(-2.0F), real16_T(1.0F), real16_T
    (0.0F), real16_T(-1.0F) };

  static real16_T h[196608];
  static const real16_T hv1[9] = { real16_T(1.0F), real16_T(2.0F), real16_T(1.0F),
    real16_T(0.0F), real16_T(0.0F), real16_T(0.0F), real16_T(-1.0F), real16_T
    (-2.0F), real16_T(-1.0F) };

  static real16_T v[196608];
  int k;

  //  Finding horizontal and vertical gradients.
  conv2(*(real16_T (*)[196608])&img[196608], hv, h);
  conv2(*(real16_T (*)[196608])&img[196608], hv1, v);

  //  Finding magnitude of the gradients.
  for (k = 0; k < 196608; k++) {
    h[k] = h[k] * h[k] + v[k] * v[k];
  }

  for (k = 0; k < 196608; k++) {
    h[k] = sqrt_half(h[k]);
  }

  //  Threshold the edges
  for (k = 0; k < 196608; k++) {
    edgeImg[k] = static_cast<unsigned char>((h[k] > thresh) * 240U);
  }
}

//
// File trailer for sobelEdgeDetectionAlg.cpp
//
// [EOF]
//

Смотрите также

| |

Похожие темы