Counting number of edge pixels in matlab
我想计算给定图像中边缘像素的数量。我通过对图像使用白色Canny运算符获得的图像的白色像素进行计数来进行尝试。
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| I = rgb2gray (imread('replay1.jpg'));
bw = edge (I, 'canny');
numberOfBins = 256;
[r, cl, x ] = size(bw );
[pixelCount, grayLevels ] = imhist (bw );
c = sum(pixelCount (pixelCount== 255));
disp(c* 100/ (r*cl )); |
问题：
1。但这以某种方式对所有图像给出了相同的答案，这表明我做错了。如何在Matlab中查找图像的边缘像素数？
2。我还可以对图像的YCbCr格式使用canny运算符吗？我尝试这样做，但这给了我错误。
- @herohuyongtao对不起..编辑了代码，但这总是显示0。
部分1
使用此选项-count_edge_pixels = nnz(bw)这是一种非常有效的方法，可以计算在这种情况下为边缘像素的true(1)值，因此可以计算从edge计算的边缘/白色像素的数量。
PART 2
您可以分别在Y，Cb，Cr的每个上使用edge，或者仅在亮度部分使用Y进行边缘检测。使用它从RGB图像中获取YCbCr。
假设您想获取图像亮度图上的边缘信息，请执行以下操作-
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| YCBCR = rgb2ycbcr (imread('replay1.jpg'));
luminance_map = YCBCR (:,:, 1);
bw = edge (luminance_map, 'canny'); |
希望这有意义并且对您有用！
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您能解释第二点吗？我在图像上工作不多，使用Y for edge detection...并没有得到任何结果，但是nnz()似乎为灰度图像给出了正确的结果。
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您无需进行所有这些直方图计算。只需从edge获取bw并按照代码中所述使用nnz。
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是的，我明白了。我直接使用了nnz。谢谢您的解释。这很清楚。
pixelCount(2)将在此处提供边缘像素的数量。正如@Divakar所提到的，nnz(bw)也将按预期工作。
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| I = rgb2gray (imread('test.jpg'));
bw = edge (I, 'canny');
numberOfBins = 256;
[r, cl, x ] = size(bw );
[pixelCount, grayLevels ] = imhist (bw );
count = pixelCount (2); // <- here, or use"count = nnz(bw )" |
要检测YCbCr图像上的Canny边缘，可以使用edgecolor.m。
- @OptimusPrime更新了答案。
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对于所有图像，这也将返回0。 :(
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很奇怪，它在我的测试中返回了大量数字。您对什么图像进行了测试？
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我将附上我的问题。您还可以显示您测试过的代码吗？我在2-3张图像上进行了测试。
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@OptimusPrime我只是测试您的图像，返回10130。
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是的，我不知道如何，它返回的答案与nnz()相同。非常感谢你的帮助。现在我不确定该接受谁的答案。
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@OptimusPrime只要他们帮助了您，接受哪个都没关系。投票已经是一种接受。 ：P
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是的，我接受Divakar的回答，因为它对两个部分都有答案，并且第一个方法更好。但是，也非常感谢您。 :)
这也是计算边缘像素数量的有效方法。
