在matlab中计算边缘像素的数量

Posted 2023-02-21

【中文标题】在matlab中计算边缘像素的数量

【英文标题】：Counting number of edge pixels in matlab

【发布时间】：2014-03-16 18:10:44

【问题描述】：

我想计算给定图像中边缘像素的数量。我通过对图像使用 Canny 运算符计算得到的图像的白色像素进行了尝试。

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。我应该如何在matlab中找到图像的边缘像素数？

2. 我还可以在 YCbCr 格式的图像上使用 canny 运算符吗？我试过这样做，但它给了我错误。

【问题讨论】：

@herohuyongtao 对不起..编辑了代码，但这总是显示 0。

【参考方案1】：

第 1 部分

使用这个 - count_edge_pixels = nnz(bw) 在这种情况下，这是计算边缘像素的真 (1) 值的一种非常有效的方法，因此，您可以计算从 edge 计算的边缘/白色像素。

第 2 部分

您可以在 Y、Cb、Cr 中分别使用edge，也可以仅使用 Y 对亮度部分进行边缘检测。使用this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 -

YCBCR = rgb2ycbcr(imread('replay1.jpg'));
luminance_map = YCBCR(:,:,1); 
bw = edge(luminance_map,'canny');

希望这对你有意义并且对你有用！

【讨论】：

能否解释一下第二点。我在图像上工作不多，使用Y for edge detection...，我没有从中得到任何东西，但是nnz() 似乎为灰度图像提供了正确的结果。

您不需要进行所有这些直方图计算。只需从edge 获取bw 并按照代码中的说明使用nnz。

是的，我明白了..我直接使用了nnz..感谢您的解释。这很清楚。

【参考方案2】：

pixelCount(2) 将在此处为您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。

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，您可以使用edgecolor.m。

【讨论】：

@OptimusPrime 更新了答案。

这也为所有图像返回 0。 :(

很奇怪，它在我的测试中返回了一个很大的数字。你测试的是什么图片？

我会附上我的问题。您还可以显示您测试的代码吗？我在 2-3 张图片上对其进行了测试。

@OptimusPrime 我只是测试你的图像，返回10130。

【参考方案3】：

这也是计算边缘像素数量的有效方法。

count =length(find(BW(:)==1));