Обнаружение ребра изображения интенсивности

Этот пример использует:

В этом примере показано, как обнаружить ребра в изображении интенсивности с помощью детектора ребра Кэнни.

Модель в качестве примера

Откройте модель Simulink®.

modelname = 'ex_EdgeDetection.slx';
open_system(modelname)

Модель читает входное изображение с помощью блока Image From File и преобразует тип данных image в single использование блока Image Data Type Conversion. Модель затем обнаруживает ребра во входном изображении с помощью блока Edge Detection с этими значениями параметров:

Метод — Canny
Пользовательский порог — off
Аппроксимированный процент слабого ребра и пиксели неребра (используемый, чтобы автоматически вычислить пороговые значения) — 90
Стандартное отклонение Гауссова фильтра — 1

Симулируйте и отобразите результаты

Запустите модель и отобразите результаты с помощью блоков Video Viewer.

sim(modelname);

Документация Computer Vision Toolbox

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.