物理学数值方法的MATLAB边缘检测源代码

PoseTrack-CVPR2017提供了用于联合多人姿势估计和跟踪的MATLAB源代码。作者包括乌马尔·伊克巴尔（Umar Iqbal）、安东·米兰（Anton Milan）和尤尔根·加尔（Jurgen Gall）。该代码已在带有MATLAB（2016a）的Ubuntu 16.04（64位）上进行了测试。安装需要C++11、CUDA >= 7.5、MATLAB、HDF5 1.8和CMake。详细的安装说明可以在项目的GitHub存储库中找到。

这篇文章简要介绍了Matlab中用于图像边缘检测的基本程序。

MATLAB 进行图像时，边缘检测是不可或缺的技术，尤其是在需要精准识别物体边界的领域。基于阈值的边缘检测方法相对简单，适合初学者入门。简单来说，设定一个阈值，将图像中超过该值的像素判定为边缘，未超过的判定为背景。阈值方法有多种，比如全局阈值、局部阈值和自适应阈值，每种方法有不同的适用场景。比如全局阈值适合背景和前景对比的情况，局部和自适应阈值则能应对复杂背景或光照不均的图像。在使用 MATLAB 时，imbinarize函数可以将图像二值化，而形态学操作（比如腐蚀和膨胀）有助于去噪和修复边缘断裂。ti_qu_bian_yuan.m文件就是这个算法的实现脚本，它包含了从预到后期优化的完整步骤。

Biot理论是岩石物理学中的重要理论，用于分析含有流体的岩石的特性和行为。该理论不仅可以计算岩石中流体的影响，还能揭示岩石结构对流体响应的关键信息。

边缘检测是图像中的重要步骤，可以帮你识别图像中的关键边界。而 MATLAB 凭借其强大的图像工具，能够轻松实现这项任务。edge_detection.m是一个基于二阶导数的边缘检测脚本，利用如 Canny 算法、Prewitt 算子等方法，通过识别图像强度变化的零交叉点来定位边缘。你可以通过预、计算导数以及调用edge函数来完成这项任务。如果你提高检测精度，还可以调整高斯滤波的标准差或边缘检测的阈值。比如，使用imread读取图像，imgaussfilt进行高斯滤波，用edge函数设置适当的边缘检测方法。结果会通过imshow进行展示，你直观了解效果。，MATLAB 图像工具箱功能强大，能够你

Matlab编程-边缘检测。简单的边缘探测技术。

MATLAB/Psychtoolbox 3的实验模板专为加速心理物理学实验的开发而设计。它涵盖了加载试验列表、数据读取、指令提供、试验遍历、结果表生成和保存等常见任务。此外，还提供了不同空间参考系和单位之间的转换接口，以支持刺激说明和Psychtoolbox绘图功能（例如毫米、视角和像素）。用户可以通过在GitHub上创建新项目并使用此模板来开始新实验。

使用Matlab编写Laplacian算法进行边缘检测是一项有趣且实用的技术。Laplacian算子可以有效地突出图像中的边缘特征，帮助用户快速识别出感兴趣的目标区域。

使用Matlab语言，编写自定义函数实现Canny边缘检测算法，完成图像边缘提取。